2026年AI的真實價格：使用Claude、ChatGPT、Gemini與開源模型到底要花多少錢

Ollama本地端： 授權費為0。16 GB的筆電能跑中小型模型，跑不動 frontier 級的。
DeepSeek、Qwen、GLM等的API： 按token計遠比OpenAI或Anthropic便宜。是數量級的差距，不是便宜10%。適合草稿、分類、例行性程式、大批量任務。
OpenCode Go： 每月約10美元（第一個月有時更少）。它不是給客戶用的聊天工具：是一個面向agent程式開發的模型方案，帶用量上限。產品詳細拆解見 OpenCode Go：價格、限制與是否值得。

「按token便宜」不等於免費。只是 frontier 模型上讓你心痛的一百萬token，在這裡有時根本注意不到。

落地頁上沒寫的成本

額度限制。 20美元方案會用完。它們每隔幾小時回充，但若你按區塊工作——一上午寫程式或一天產出十篇稿——你會看到警告。100或200美元的模型沒有更聰明：只是額度更多。

時間。 等額度重置、因為免費模型偷懶而重寫、把對話複製到別的工具，都是小時。按自由工作者費率算，浪費一小時已經付清Free與Plus的差額。

鎖定效應。 Custom GPT、Projects、Gems與冗長的對話紀錄都活在同一家供應商那裡。轉換的痛苦超過那20美元。別把你工作用的brief和提示詞的唯一副本存在那裡。

品質。 便宜模型幫你省錢，然後在審校環節收帳。如果你不加編輯就發布，那筆節省是虛構的。

從拉丁美洲以美元付款。 銀行附加費、可能的加值稅，以及月中那句「扣款失敗」。一個20美元的方案最終可能接近本幣的25–30。

一個帳號五個人用。 共享Plus違反條款、客戶對話混在一起，而且有人貼過量時找不到責任人。在第一次出事之前都很便宜。

這些估算只是數量級。用來定位級距，不用來報價。

每月四十篇。若每篇要4到8個來回（brief、大綱、初稿、兩次刪修），就是160至320則訊息，多半很短。

Free或Go（約0–8美元） 在稿件短、不貼巨型PDF、能接受等待時夠用。
20美元的Plus / Pro（ChatGPT、Claude或Gemini）是甜區：更好的模型、更少的摩擦、有檔案功能。對單打獨鬥的寫手或行銷人來說，這是合理的天花板。
便宜的API（DeepSeek/Qwen/GLM）：如果你已有「模板輸入、初稿輸出」的流程，浮動成本會降到幾美元——有時是幾美分——20美元的聊天留給精細編修。
本地端： 不把客戶的brief送上雲端就能改寫與摘要。別指望它比20美元的模型寫得更好。

這裡20美元夠用。升到100只有在每天處理超長文件、重度研究或大批量圖像/影片（後者計入其他額度）時才有意義。

這正是20美元方案崩潰之處。一個會讀程式庫、跑測試、反覆迭代的agent不是在聊天：它在吞噬上下文。一個下午的重構可能燒掉寫手兩週的量。

單一20美元的Plus/Pro 在你搭配AI寫程式、而非透過AI寫程式時有效：一個問題、一個檔案、一個測試。若agent全天開著，你月中就不夠用。這不是紀律問題，是方案設計如此。
100–200的Max / Pro 在你的計費時薪高、瓶頸是額度而非你的判斷力時才有意義。跳級之前，先算一個月有幾天真的被額度卡住。
便宜組合 + 20： 例行程式用開源API或OpenCode Go（約10美元），架構與不能閉眼交出的PR用20美元的Claude或ChatGPT。這正是分散AI供應商的邏輯：別把貴模型燒在自動補全上。
全天候 frontier API： 可能比Max還貴。第一天就設好支出警報，而不是等180美元的帳單email到了才設。
本地端： 適合補全與不能外流的程式。當辦公室筆電加大型程式庫下的唯一大腦就很弱。

如果AI是你的工作環境，20美元經常不夠。如果它是你按需呼叫的顧問而非IDE，那就夠。

四個掛在個人信箱上的Plus是80美元外加混亂：沒人知道貼過什麼、沒有公司抬頭的發票，某人離職那天會把歷史紀錄一併帶走。

個人版4 × 20： 數字好看。風險不好看。
Business / Team 每席位約25美元： 每月約100美元。你買到的是管理後台、權限回收，以及通常不同的資料訓練規則。請在方案合約裡確認，別在群組裡確認。
2個20–25的席位 + 便宜API + 一個本地端： 在四個人不做同一種活時有效。
共享一個100–200的Pro/Max： 壞主意。額度、保密與責任會互相打架。

真正重要的跨越不是每人從20漲到25。而是從個人帳號切換到公司可以一鍵關閉的空間。