付费升级AI前必看，4 个灵魂拷问，让你别花冤枉钱
快速阅读: 上周，GPT 5 更新引发用户对 OpenAI 收费策略的不满，同时探讨了 AI 订阅费用、功能丰富度、使用偏好和频率对选择的影响，建议根据个人需求理性选择。
上周 GPT 5 的更新,除了激起对 4o 的想念,还激起了对 OpenAI 刀法的埋怨:优先付费用户,优先 API 支持…… 说吧,奥特曼,是不是就想逼我花钱升级? 平心而论,OpenAI 的免费额度,在这次更新之前一直是不错的。比不上 Gemini 大方,但是稍微有点强度也够用。
市面上主流的 AI 订阅费用,第一阶段的基本在 20 美元左右,Agent 类略高,年付有一定优惠。第二阶段能直接飙到 200 美元,相差十倍。
十倍,到底差在哪里?如果未来每个月都要有一笔「月租」交给一个 AI 产品,该怎么选?不妨从几个问题开始,问问自己。
你到底要 AI 来「陪聊」还是「干活」? 「陪聊」和「干活」是两个不太一样的维度。看起来,所有的产品都可以承担这两个功能,比如 Claude 编程很强,也可以对话;Gemini 可以做图片视频,也可以聊天。
然而,术业有专攻,如果想要甘蔗两头甜,就是另外的价钱了。所以,这实际上是一个 功能丰富度的问题 。
即便是免费的基础型聊天机器人,大多数都支持文本对话,也能进行总结、润色、改写等文字类任务。但涉及文件操作或网页浏览的需求,就要看情况了。
Perplexity 的 Pro 版是 20 美刀一个月,主要提高了一些额度:可以使用专业搜索模型,任务过程中切换模型,使用 Labs 功能处理复杂项目,使用最新的图像和视频生成功能。
不过,如果想要跟 Perplexity 聊天,那就有点强 AI 所难了,包括整个 UX 界面,也并不是对话类的「气泡」的设计,强行聊起来很怪。
反之,如果在 Replika、星野这类产品里,试图展开学术讨论,也是怪到不行。如果是垂直聊天的类型化产品如 Replika,干脆就不加文件上传的功能了,气泡也很短。
这是其中一个极端,另一个极端则是主打「全能」的 agent 类产品,相比于 ChatGPT 和 Gemini,agent 类产品会调用外部工具甚至访问系统文件,实现最大意义上的助理、执行小帮手。
Agent 在功能丰富度上可谓是拉满,就算自己不会做,也可以找工具、调配其它 agent 来做;不仅能拆解任务,还能一步步完成并返回结果。但代价就是费用不低,以 Manus 为例,任务消耗积分,付费订阅能拿到更多的积分,还可以薅日活羊毛,可一旦碰上一个大工程就一次性烧完了。
在积分如此宝贵的情况下,还要拿来聊天,那就得很富有才行。同时,功能丰富,反过来也意味着学习曲线陡峭,并不适合每一个人。
在「功能丰富度」这个维度上,如果你是想要在执行轻量工作的基础上有聊天能力,基础款 AI 已足够, 多花点时间建立长期记忆更有效,不必付大钱买最新最高级的模型或 agent 产品 。但若你的需求指向更复杂的任务流,那些贵价产品才刚刚开始展示出差异。
你希望 AI 带来的是「效率感」还是「思考力」? 不同类型的产品,在使用上会有不同的感觉和效果。
强调效率的工具型 AI 产品,主打快速响应、自动执行、少动脑,通常会聚焦在明确的场景 ,为这样的产品付费,买的是这个场景中的使用和功能。
最典型的当然是 Cursor,对比于类似价位的 ChatGPT 和 Gemini, 不仅能够生成代码,还包含了代码的编译、打包和部署。简单到不需要复制粘贴,只需要点击 chat 窗口中的 run 即可。
类似还有 Claude Code,同样是聚焦于编程使用的场景,Anthropic 开出了三档定价,Max 5x 需 100 美元/月,Max 20x 则是 200 美元/月。差异主要在可以调用的模型,但两个 Max 的跨度都比普通的 Pro 版贵上不少了。
编程类的工具,本质上是 AI 能力引入到了 IDE 里,这意味着整个使用场景都会切换过来。如果你是码农程序员,想要少点脑力劳动,只看重结果,钱就最好花在买一个执行力上。
而 「思考力」则更像是基于对话功能的一种延伸,要提供的不仅是代码成果,最好还有能构思、发散乃至批判总结的能力 ,它未必要能帮你执行代码,但可以帮你想清楚用代码实现的可能。
这意味着它可能需要有更广泛的能力,比如能检索从而参考类似的项目,或者是先对任务做一些基础研究构思代码结构,甚至是更早期一点的,从原型设计开始。
这些 Curosr 等垂直工具并非不能做,而是前期能做好的工作,尽量就不要拖到执行阶段,会造成很多麻烦。
你是一个「指令型用户」还是「习惯对话的人」? 除了看功能、看价格,另一个很容易被忽视但影响巨大的是: 你的使用偏好到底是什么类型? 这会直接决定你花钱之后,是能常常使用,还是丢进浏览器里吃灰去。
一个直观的区分方式是: 你更擅长给明确指令,还是更习惯通过聊天,慢慢引导 AI 理解你要什么 。
比如,有些用户在使用 AI 时像是在写 SQL,一上来就抛出清晰、结构化的 Prompt。这在 Deep Research 类的任务中比较常见。例如,「请列出三种可能的商业模式,并分别说明优势与风险」,又或者是「检索 20 个市场份额最大的AI产品的订阅价格,然后制成一张对比表,表格里需要包括:1. 产品 2. 第一阶段订阅价 3.第二阶段订阅价 4. pricing网页」。
这种方式很 J 人, 适合对流程控制、结果预期非常清楚,偏好高可控性的产品 ,Gemini 和最新(但讨人嫌的)GPT-5 系就能够很好地协助。
而另一类用户则更像在「找搭子」——他们需要 AI 陪自己一起整理思路、梳理情绪,或者只是习惯性地边说边想。这类用户对「AI 理解我的语气和意图」更敏感, 偏好情境感强、反馈及时、对话自然的产品 ,比如 Pi 这样的「人设型 AI」,或者被全网纪念的 GPT-4o。
巧了,这不正是这次 GPT 大更新之后,暴雷所在吗:原本有着一长串模型选择,用户可以依照自己的习惯选择,这下好了,第一轮更新后,突然只有 GPT-5 和 GPT-5 thinking 两个选择,想要调用旧模型,还要加钱上 pro。虽然后面被全球用户讨伐,Sam Altman 一个急刹车,又把 4o 装了回来。
不同类型的用户,在面对 AI 产品时「性价比」的构成公式根本就是不同的。
对于指令型用户,「能否快速产出精确结果」是重点;但对于对话型用户,交流过程是否流畅、产品人格是否讨喜反而更关键。
你每天会用到多少次 AI? 这么关键的问题,竟然被放在最后? 使用频率的确是很重要的问题,它的重要性体现在:如果是真正意义上的低频用户,想起来才用,轮不到以「天」来计算,那其实不必考虑这么多——找个免费的用就是。
现在市面上不少模型都开放了免费额度,有部署能力的还可以找开源,不想花钱也能体验到强劲性能。
但如果你是每天都要用 AI、甚至多次依赖它完成工作的人,那就完全不一样了。
使用频率高,意味着你会更容易感受到产品设计的细节差异:响应速度、上下文记忆、文件处理、多轮对话的逻辑及稳定性……这些看似琐碎的体验,会在长期使用中, 累积出巨大的「时间红利」或「摩擦成本」 。
从这个角度看,「高价产品有没有价值」, 其实不是它本身值不值,而是值不值得你去为它投入。
如果真能节省你每天 30 分钟,或者替你搞定原本要手动处理的流程,那就不仅仅是「买个 AI」,而是 买下了你更顺畅的一天 。
所以与其问「哪款 AI 最有性价比」,不如反过来问:你的需求有多高频?你愿意为顺畅感、陪伴感、效率感中的哪一项买单? 这才是每个人独属的性价比公式。
本文来自微信公众号 “APPSO” ,作者:发现明日产品的,36氪经授权发布。
(以上内容均由Ai生成)
