這幾個月關於「AI 用量」我陸陸續續留了幾條碎念，本來各自躺在碎念日記裡，湊起來才發現剛好是一套小小的「用量經濟學」——從怎麼付錢、用量怎麼自己膨脹、額度規則為什麼不透明，一路到月底那張帳單。乾脆收攏成一篇。
大量文字的工作，按量付費比較划算
只要用到大量文字的地方就會用到 OpenRouter，比如會議記錄整理。不過因為很 on-demand，而且都選量大便宜的模型，所以評估之後按量付費比較划算，儲值 10 USD 可以用好久。
訂閱制適合天天重度用固定那幾個模型；但如果你的重活是「偶爾一次、吃很多 token、又不挑最貴模型」，按量就不會浪費在你根本沒用到的額度上。
用量會自己膨脹，你根本沒感覺
tokenizer 重製才真的刺激，1.4x 用量。
你什麼都沒改，同樣一份工作，模型換個 tokenizer 用量就多出四成。這種膨脹不會寫在顯眼處，你是從額度消耗速度才後知後覺。
額度規則，比你想的還不透明
為什麼每個人的額度重置時間不一樣？因為如果重置同時重設時間，那所有人的重置時間會變得一樣，這樣子可能會導致大家有一樣的使用高峰：比如在週期快到的時候瘋狂用，可能會加重尖峰負載，導致伺服器不穩定，所以他們才刻意打亂，我猜是這樣。
另一個方向是併池。早起一則冷新聞：Claude Design 的獨立額度已經消失，併入整體 Claude 的使用額度中。獨立額度一個一個被收進主池，彈性是有了，代價是你更難精算「這個功能我到底還剩多少能用」。
最後那張帳單，小心變成麻醉劑
ccusage 歷史新高 +111%。當你把花費跟產出分開看，那個數字就不是「效率的代價」，是「被工具溺愛的帳單」。
用量會自己膨脹、額度規則不透明、模型又好用到讓人上癮——這三件事疊起來，月底那張帳單很容易被自己合理化成「這是生產力的代價」。但把花費跟產出分開看，常常會發現：你付的是被工具溺愛的錢，不見得是產能的錢。