Chainfeeds 导读：
每次燃烧 Token 和时间做 Vibe Coding，你都在玩老虎机，你赌它吐出一段完美的代码，赌它不是一坨永远改不完的垃圾玩具。
文章来源：
https://x.com/0xTodd/article/2020504904838897767
文章作者：
0xTodd
观点：
0xTodd：一开始我用的是 Claude Sonnet 4.5，真的属于那种消费 Token 如流水的体验。一段话写得稍微长一点，或者聊得兴致上来了，还没玩多久，额度就已经见底。那种感觉其实挺割裂的：模型确实聪明、反应也快、写东西质量也高，但每一次生成都像是在烧钱。由奢入俭难，后来我试着换成便宜一点的模型，比如 Claude 3.5，一下子又有点接受不了，感觉智商差了一截，输出质量明显下降。于是整个人就陷入了一个很尴尬的状态 —— 明明知道贵的好用，但又舍不得一直用；便宜的能随便用，但又觉得差点意思。慢慢就会发现一个很现实的结论：一分钱一分货，有时候甚至是十分钱才三分货。真正好用、稳定、聪明的模型，就是贵，而且贵得理直气壮。这种体验其实挺像现实生活：你用惯了好东西，再回头就很难适应凑合用的感觉。最后就变成一种不断权衡的过程，什么时候该用贵模型，什么时候该忍一忍用便宜的，几乎变成一种日常选择题。这种价格差异，也慢慢改变了使用 AI 的心态。我发现自己在想聊一些问题的时候，会下意识先打开包月的 Gemini 或 GPT，因为感觉「已经付了钱，不用白不用」，反而不太愿意用那种按条收费的 OpenClaw。明明可能更适合，但总会多想一下成本问题。来回切模型、切平台，其实非常破坏体验，说实话挺烦的。有时候我甚至觉得自己有点像以前那种「节俭过头」的状态 —— 比如出门吃个晚饭，还非得把家里的灯和空调全关了才安心。与此同时，我也逐渐意识到大家喜欢 OpenClaw 的一个原因：它说话更像人，更尊重人。反而是 GPT 和 Gemini，如果不刻意调教，常常会刻意表现得像一个 AI，语气太标准、太官方。OpenClaw 应该是在设计时就加入了某种人设，这种自然感对很多不愿意折腾提示词的人来说很有吸引力。而在「解决 Token 焦虑」这件事上，很多人直接换成国产模型，比如 DeepSeek，量大管饱、随便用。虽然在推理能力和深度上，可能还是和 Claude Opus 4.5、4.6 有差距，但价格差 20 倍的时候，很多人还是会忍不住选择便宜那一边。我现在最真实的需求，其实是一个「油电混动版」的 AI—— 日常聊天、查资料、做简单任务，就用便宜模型随便跑；但一旦进入写代码、做复杂推理这种高强度场景，就自动切换到最强的模型，比如 Claude Opus 4.5 或 4.6，给我真正可用的输出，而不是玩具级别的答案。杀鸡用鸡刀，杀牛用牛刀，这才是最合理的组合。但现实情况是，上下文成本又成了新的焦虑点。我本身有点上下文洁癖，知道上下文越长消耗算力越多，就不喜欢在一个对话里混着聊各种事情。只要任务不相关，我就宁愿重开一个窗口。但 OpenClaw 有时候并不方便清空上下文，看着它一次次带着 100K、200K 的历史记录继续思考，我心里就很难受，尤其是用贵模型的时候，感觉每一轮都是在烧钱。再加上很多功能都要 API，比如搜索、查币价、接数据源，几乎变成了一种持续订阅和采购。安全方面反倒没想象中那么可怕，它本身也有不少防护机制，我也不会在里面放重要资产或密码。慢慢就意识到，每一次生成其实都像一次微投资 —— 你在赌它能吐出一段完美的代码，而不是一坨永远改不完的半成品。
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