模型一模一样，Token 却相差 70 倍：这个月续订 AI 编程订阅前，先看懂这三份实测

适合谁看：已经为 AI 编程掏过订阅费（Claude Code、Codex、GLM/国产 Coding Plan 任一个），月末会被额度提醒吓一跳，正在犹豫"续费、换工具还是双开"的人。刚入门还没付费的，可以先收藏当避坑清单。

先说一个很多人都有但没算过的体感：用 AI 编程写代码，代码是越写越快了，但账单是越看越看不懂了。最近一段程序员的自嘲在流传：一个人买了七个人的订阅，老板凌晨三点还在给"硅基员工"点确认。 知乎今天刚出现的问题把瓶颈说得更直白：瓶颈从「写出来」挪到了「算不算做完」。 代码变便宜之后，缺的不再是实现，而是验证——以及为验证买单的预算。微博知乎

为什么验证会成瓶颈？因为同样一个任务，不同工具吃掉的 Token 能差出一个数量级，而大部分人在订阅的时候根本不知道钱烧在哪一层。过去两个月，三组互相独立的基准测试第一次把这件事量化了。我把它们和 9 月这波价格战放在一起算了一遍，结论先行：你的 AI 编程账单，模型只决定一半，另一半是工具框架收的"启动税"和"缓存差价"。

一、同一个模型、同一批任务，Token 消耗相差 70 倍以上

今年 6 月的一项独立基准测试做了个很干净的对照：12 种工具配置，跑完全相同的 12 个 Python 任务，统一走 OpenRouter，保证模型、API、价格全一样——唯一变量是工具本身（智能体框架，也就是套在模型外面、负责发提示词和调工具的那层软件）。

结果：每解决一个任务消耗的 Token，从 Aider（architect 模式）的约 3,500 个，到 OpenClaw 的约 29.2 万个；换了一个毫不相干的模型重跑，排名几乎没变。 模型没变、任务没变，只是换了个工具外壳，账单就能差几十倍。36氪

钱花在哪了？这项测试顺手测出了元凶：启动税。每次开工，框架都要先给模型发一大段自带的系统提示词、工具说明、环境信息，任务还没开始，Token 已经烧出去了。Aider 的启动负担约 700 个 Token，OpenClaw 约 2.6 万个。单次 40 倍听着还行，问题是这个负担每一轮都要重复发——一个每轮背 2.6 万 Token 的工具跑 15 轮，光脚手架就吃掉约 39 万个输入 Token，而"启动税×轮数"对每项任务 Token 用量的解释度高达 R²=0.99。36氪

一句话：你以为你在为模型付费，其实大头在为框架的开场白付费，还是反复付费。

二、原始 Token 数骗人：缓存率才是真正的账单倍率

第二组数据更反直觉。8 月的 Composio 测试用同一个 DeepSeek V4 Flash，跑了 8 种框架 × 30 个企业工作流、共 240 次执行，按程序化验证器判分（不是让大模型当裁判）。每次成功完成任务的成本，从 PiAgent 的 0.028 美元到 Claude Code 的 0.195 美元不等。36氪

其中 Claude Code 的数据很说明问题：它的原始 Token 消耗和对手差不多，账单却贵出一截——因为它的输入 Token 里只有 1.5% 走了缓存，而 Codex 约 70%、OMP 约 57%，新输入的价格大约是缓存输入的 5 倍。 6 月测试里同样出现了倒挂：按实际计费口径，Codex 每解决一个任务的成本反而低于 Claude Code，尽管后者的原始 Token 只有它的一半——因为 Codex 有 77% 的输入按大约一折的缓存价结算。36氪

为什么 Claude Code 缓存率这么低？测试给出的解释是路径问题而非提示词问题：它是唯一通过 Anthropic 风格 messages 端点走网关的框架，协议转换把缓存命中率打没了。这条对你的启示是：缓存命中率不是你换了个"支持缓存"的模型就自动有的，它取决于你实际走的那条服务路径。自己拉一周账单，看看"缓存读取"占总输入的比例，一下午就能测完——这比盲目迁移模型值钱。

三、真正该比的单位：每次"成功"多少钱

三项测试共同的结论是：光看通过率和光看 Token 数都会得出错误排名。Composio 里 DeepAgents 的通过率和 Claude Code 完全相同，但每次成功执行的成本只有后者的四分之一；8 种框架的通过率从 OpenCode 的 46.7% 到 PiAgent 的 66.7%，同一个模型能差 20 个百分点。ArtificialAnalysis 的编码智能体指数（326 项任务、每项跑 3 次）还专门做了固定 Claude Opus 4.7、只换 Claude Code / Cursor CLI / Opencode 的对照，框架和模型组合的单任务成本、Token、耗时全部公开可查。36氪

对个人用户，这个逻辑还要再狠一层。知乎一个团队晒了他们月耗 30~50 亿 Token 的工程实践，原话值得抄在工位上：“在大型系统面前，“排错成本"远比"Token单价"昂贵得多”——便宜模型给一个看似可行实则损坏其他模块的方案，一个资深程序员定位这种"AI 制造的隐秘 Bug"可能要整整两天，人力、延期、重跑测试的成本远超 Token 账面价。 他们最后的选型是阶梯式的：次旗舰模型打底做日常，旗舰模型只在极端复杂的决策链上当"终极兜底”，高频大批量的重构和单测扔给便宜的国产模型跑。知乎

但反过来也要说清楚，不是越便宜越好。每轮"看→改→跑→检查"的循环确实烧 Token，可它恰恰适合不熟悉的代码、跑挂的测试、跨多文件的改动。简单小改动，重型框架的每一轮都在重复确认它本来就有的东西；复杂脏活，省 Token 的框架可能把成本转移到你自己的加班里。

四、最阴的成本：静默截断，工具丢了你 8 成提示词还报成功

6 月基准里还藏了一个细思恐极的测试：在每项任务前注入 10 万 Token 的无关噪声，看谁扛得住。12 种配置里只有 7 种完整发送了提示词。Kilo 和 Opencode 悄悄丢掉了其中 83%~89% 的内容——然后在输出里报告成功。 OpenClaw 干脆拒绝运行，Kimi Code 直接崩溃，Claude Code 全量发送但表现下滑。36氪

这解释了很多人的玄学体验："我明明把要求写清楚了，它为什么装瞎？"有时候不是模型不听话，是你的框架在压力下把你的话扔了，还告诉你收到。如果你的任务描述越来越长、规则文件越写越多，而 AI 突然开始丢三落四，先怀疑这一层，再怀疑模型退步。

五、这三份实测不是圣经，所以别照着榜单直接换工具

给强结论之前先泼冷水：6 月基准每种配置只跑了一次，没有方差数据，而智能体运行本身是随机的；Composio 的对照组也不完美（Pi 用了不同推理设置，PrimeAgent 30 次里只有 24 次可评分）；一项只有 10 个任务的 SWE-bench Lite 对照里，四种成本相差巨大的框架最后都只解决了同一道题——Aider 用了 80 万 Token，Codex 用了 1500 万。 这些基准告诉你的是机制——启动税、缓存路径、静默截断真实存在且影响巨大——而不是一个可以直接抄的排行榜。你自己的使用模式（长任务还是碎任务、一个仓库还是多仓库、几轮对话）才是最终的乘数。36氪

六、这个月的价格牌桌：先领券，再换弹匣

把 9 月的行情摆在一起看，这轮 AI 编程竞争的主战场已经从"谁的模型聪明"挪到了"单位成本 + 可用量"。微博

• Anthropic 推出 Claude Opus 5.5：每百万输入/输出 Token 定价 4/20 美元，运行成本比 Opus 5 降约 40%，全面登陆三大云平台——旗舰在降价。

• 智谱 9 月 18 日上线 GLM-5.3-FlashX：输出速度最高 200 tokens/s，是 Flash 的 5 倍，价格是 Flash 的 2.5 倍，基座智能不变——速度第一次成了单独标价的选配。知乎

• 智谱中秋国庆活动：夜间畅享延期到 10 月 7 日，晚上 11 点后 GLM-5.3-Flash 免费无限用——想省额度的，把批量重构、补单测这类不怕慢的活排到夜里。小红书

• 渠道也在变：智谱×中国移动谈"Token 入套餐"，天猫上线"AI 空间站"直接卖 Token 额度——额度正在变成像流量一样可以随手充的商品。

降价消息也要会算账：挂牌价降 60%，不等于你的账单省 60%——缓存命中、未命中、输出三类价格各降各的，最后落在你头上的综合折扣会被命中率稀释。

给你的续费决策清单（按投入程度对号入座）：

最后一个继续观察的信号：这三份测试全部基于公开基准，而你的负载才是真正的裁判。如果你打算换框架或续订，花十分钟跑一遍自己的典型任务、记下 Token 账单里"缓存读取"那一行——一个月后回头看，你会知道自己到底在为模型付费，还是在为某个框架的两万六千个 Token 开场白付费。