Tóm tắt Chainfeeds:
Lần bạn bỏ thời gian và công sức để lập trình bằng Vibe Coding, bạn đang chơi một máy đánh bạc. Bạn đang đặt cược rằng nó sẽ tạo ra một đoạn mã hoàn hảo, đặt cược rằng nó sẽ không phải là một đống rác không thể sửa chữa được.
Nguồn bài viết:
https://x.com/0xTodd/article/2020504904838897767
Tác giả bài viết:
0xTodd
Quan điểm :
0xTodd: Ban đầu, tôi dùng Claude Sonnet 4.5, và trải nghiệm đó thực sự giống như việc tiêu thụ token cứ như nước chảy ra khỏi xô vậy. Nếu tôi viết một đoạn văn dài hơn một chút, hoặc thực sự tập trung vào một cuộc trò chuyện, giới hạn token của tôi sẽ hết ngay lập tức. Cảm giác khá rời rạc: mô hình này quả thực thông minh, phản hồi nhanh và tạo ra sản phẩm chất lượng cao, nhưng mỗi thế hệ lại giống như đang đốt tiền. Thật khó để chuyển từ sang trọng sang tiết kiệm, vì vậy tôi đã thử chuyển sang một mô hình rẻ hơn, như Claude 3.5, nhưng tôi không thể chấp nhận ngay lập tức. Nó có vẻ kém thông minh hơn, và chất lượng đầu ra giảm rõ rệt. Vì vậy, tôi thấy mình ở trong một tình huống khó xử—tôi biết những mô hình đắt tiền hơn thì tốt hơn, nhưng tôi không thể chịu đựng được việc sử dụng chúng mọi lúc; những mô hình rẻ hơn thì có thể dùng được, nhưng chúng lại thiếu sót. Dần dần, tôi đi đến một kết luận rất thực tế: tiền nào của nấy, đôi khi thậm chí còn ít hơn. Những mô hình thực sự tốt, ổn định và thông minh thì rất đắt tiền, và điều đó là hoàn toàn hợp lý. Trải nghiệm này khá giống với cuộc sống thực: một khi đã quen với thứ gì đó tốt, rất khó để quay lại sử dụng thứ gì đó tầm thường. Cuối cùng, nó trở thành một quá trình cân nhắc liên tục: khi nào nên sử dụng mô hình đắt tiền, và khi nào nên tạm hoãn sử dụng mô hình rẻ hơn—nó gần như trở thành một lựa chọn hàng ngày. Sự chênh lệch giá này cũng dần dần thay đổi tư duy của tôi khi sử dụng AI. Tôi thấy mình vô thức bật gói đăng ký hàng tháng của Gemini hoặc GPT khi muốn thảo luận về một số vấn đề nhất định, bởi vì tôi cảm thấy, "Mình đã trả tiền rồi, nên cứ dùng thôi," và tôi ít sẵn lòng sử dụng OpenClaw trả phí theo từng trường hợp. Ngay cả khi nó có thể phù hợp hơn, tôi vẫn luôn nghĩ nhiều hơn về chi phí. Việc chuyển đổi qua lại giữa các mô hình và nền tảng thực sự làm gián đoạn trải nghiệm, và thẳng thắn mà nói, khá khó chịu. Đôi khi tôi thậm chí cảm thấy mình lại rơi vào trạng thái "tiết kiệm quá mức" như trước đây—ví dụ, nếu tôi đi ăn tối, tôi sẽ phải tắt hết đèn và điều hòa ở nhà trước khi cảm thấy thoải mái. Đồng thời, tôi dần nhận ra một lý do tại sao mọi người thích OpenClaw: nó nói chuyện giống con người hơn, tôn trọng người dùng hơn. Ngược lại, GPT và Gemini, trừ khi được tinh chỉnh một cách có chủ ý, thường cố tình hành xử như một AI, với giọng điệu quá chuẩn mực và chính thức. OpenClaw dường như đã tích hợp một cá tính nhất định vào thiết kế của nó, và sự tự nhiên này rất hấp dẫn đối với nhiều người không muốn mất công tinh chỉnh các câu lệnh. Về "giải quyết nỗi lo thiếu token", nhiều người chỉ đơn giản là chuyển sang các mô hình trong nước, chẳng hạn như DeepSeek, cung cấp nguồn tài nguyên dồi dào và dễ dàng có sẵn. Mặc dù chúng có thể vẫn tụt hậu so với Claude Opus 4.5 và 4.6 về khả năng và độ sâu suy luận, nhưng chênh lệch giá gấp 20 lần khiến nhiều người khó lòng cưỡng lại việc chọn lựa phương án rẻ hơn. Nhu cầu thực tế nhất của tôi hiện nay là một AI "lai" - đối với trò chuyện hàng ngày, nghiên cứu và nhiệm vụ đơn giản, tôi có thể sử dụng một mô hình rẻ hơn; Nhưng một khi bước vào những tình huống đòi hỏi cường độ cao như lập trình và suy luận phức tạp, tôi tự động chuyển sang mô hình mạnh nhất, chẳng hạn như Claude Opus 4.5 hoặc 4.6, để có được kết quả thực sự hữu ích, chứ không phải những câu trả lời mang tính đồ chơi. Sử dụng USD phù hợp cho nhiệm vụ phù hợp là sự kết hợp hợp lý nhất. Tuy nhiên, trên thực tế, chi phí ngữ cảnh đã trở thành một nguồn lo lắng mới. Tôi là người khá nhạy cảm với ngữ cảnh; tôi biết rằng ngữ cảnh càng dài thì càng tiêu tốn nhiều tỷ lệ băm, vì vậy tôi không thích trộn lẫn nhiều thứ vào một cuộc hội thoại duy nhất. Nếu nhiệm vụ không liên quan, tôi thà mở một cửa sổ mới. Nhưng OpenClaw lần không cho phép xóa ngữ cảnh, và việc chứng kiến nó tiếp tục xử lý với 100K hoặc 200K dữ liệu lịch sử thật khó chịu, đặc biệt khi sử dụng các mô hình đắt tiền — cảm giác như mỗi vòng đều đang đốt tiền. Thêm vào đó, nhiều chức năng yêu cầu API, chẳng hạn như tìm kiếm, kiểm tra giá tiền điện tử và kết nối với các nguồn dữ liệu, khiến nó gần như là một hình thức đăng ký và mua liên tục. Về mặt bảo mật, nó không đáng sợ như tôi tưởng tượng; Nó có một số cơ chế bảo vệ tích hợp sẵn, và tôi không lưu trữ tài sản quan trọng hoặc mật khẩu ở đó. Dần dần, tôi nhận ra rằng mỗi thế hệ giống như một khoản đầu tư nhỏ—bạn đang đặt cược rằng nó sẽ tạo ra một đoạn mã hoàn hảo, chứ không phải một đống công việc dang dở không bao giờ kết thúc.
Nguồn nội dung 
