上星期 GPT 5 的更新，除了激起对 4o 的牵挂，还激起了对 OpenAI 刀法的抱怨：优先付费用户，优先 API 支撑…… 

说吧，奥特曼，是不是就想逼我花钱晋级？ 

公私分明，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，可是略微有点强度也够用。 

市面上干流的 AI 订阅费用，第一阶段的根本在 20 美元左右，Agent 类略高，年付有必定优惠。第二阶段能直接飙到 200 美元，相差十倍。 

十倍，究竟差在哪里？假如未来每个月都要有一笔「月租」交给一个 AI 产品，该怎样选？无妨从几个问题开端，问问自己。 

你究竟要 AI 来「陪聊」仍是「干活」？ 

「陪聊」和「干活」是两个不太相同的维度。看起来，一切的产品都能够承当这两个功用，比方 Claude 编程很强，也能够对话；Gemini 能够做图片视频，也能够谈天。 

但是，术业有专攻，假如想要甘蔗两端甜，便是别的的价钱了。所以，这实际上是一个 功用丰厚度的问题。 

即便是免费的根底型谈天机器人，大多数都支撑文本对话，也能进行总结、润饰、改写等文字类使命。但触及文件操作或网页阅读的需求，就要看情况了。 

Perplexity 的 Pro 版是 20 美刀一个月，首要提高了一些额度：能够运用专业查找模型，使命进程中切换模型，运用 Labs 功用处理杂乱项目，运用最新的图画和视频生成功用。 

不过，假如想要跟 Perplexity 谈天，那就有点强 AI 所难了，包含整个 UX 界面，也并不是对话类的「气泡」的规划，强行聊起来很怪。 

反之，假如在 Replika、星野这类产品里，企图打开学术讨论，也是怪到不可。假如是笔直谈天的类型化产品如 Replika，爽性就不加文件上传的功用了，气泡也很短。 

这是其间一个极点，另一个极点则是主打「万能」的 agent 类产品，比较于 ChatGPT 和 Gemini，agent 类产品会调用外部东西乃至拜访体系文件，完结最大意义上的助理、履行小辅佐。 

Agent 在功用丰厚度上可谓是拉满，就算自己不会做，也能够找东西、分配其它 agent 来做；不只能拆解使命，还能一步步完结并回来效果。但价值便是费用不低，以 Manus 为例，使命耗费积分，付费订阅能拿到更多的积分，还能够薅日活羊毛，可一旦碰上强奸犯罪中止有谅解书能判缓刑吗一个大工程就一次性烧完了。 

在积分如此名贵的情况下，还要拿来谈天，那就得很富有才行。一同，功用丰厚，反过来也意味着学习曲线峻峭，并不合适每一个人。 

在「功用丰厚度」这个维度上，假如你是想要在履行轻量作业的根底上有谈天才能，根底款 AI 已满足，多花点时刻树立长时刻回忆更有用，不用付大钱买最新第一流的模型或 agent 产品。但若你的需求指向更杂乱的使命流，那些贵价产品才刚刚开端展示出差异。 

你期望 AI 带来的是「功率感」仍是「思考力」？ 

不同类型的产品，在运用上会有不同的感觉和作用。 

着重功率的东西型 AI 产品，主打快速呼应、主动履行、少动脑，通常会聚集在明晰的场景，为这样的产品付费，买的是这个场景中的运用和功用。 

最典型的当然是 Cursor，比照于相似价位的 ChatGPT 和 Gemini， 不只能够生成代码，还包含了代码的编译、打包和布置。简略到不需求复制粘贴，只需求点击 chat 窗口中的 run 即可。 

相似还有 Claude Code，同样是聚集于编程运用的场景，Anthropic 开出了三档定价，Max 5x 需 100 美元/月，Max 20x 则是 200 美元/月。差异首要在能够调用的模型，但两个 Max 的跨度都比一般的 Pro 版贵上不少了。 

编程类的东西，本质上是 AI 才能引进到了 IDE 里，这意味着整个运用场景都会切换过来。假如你是码农程序员，想要少点脑力劳动，只垂青效果，钱就最好花在买一个履行力上。 

而「思考力」则更像是根据对话功用的一种延伸，要供给的不仅仅代码效果，最好还有能构思、发散乃至批评总结的才能，它未必要能帮你履行代码，但能够帮你想清楚用代码完结的或许。 

这意味着它或许需求有更广泛的才能，比方能检索然后参阅相似的项目，或许是先对使命做一些根底研究构思代码结构，乃至是更前期一点的，从原型规划开端。 

这些 Curosr 等笔直东西并非不能做，而是前期能做好的作业，尽量就不要拖到履行阶段，会形成许多费事。 

你是一个「指令型用户」仍是「习气对话的人」？ 

除了看功用、看价格，另一个很简单被忽视但影响巨大的是：你的运用偏好究竟是什么类型？这会直接决议你花钱之后，是能常常运用，仍是丢进阅读器里吃灰去。 

一个直观的区别方法是： 你更拿手给明晰指令，仍是更习气经过谈天，渐渐引导 AI 了解你要什么。 

比方，有些用户在运用 AI 时像是在写 SQL，一上来就抛出明晰、结构化的 Prompt。这在 Deep Research 类的使命中比较常见。例如，「请列强奸犯罪中止有谅解书能判缓刑吗出三种或许的商业模式，并别离阐明优势与危险」，又或许是「检索 20 个市场份额最大的AI产品的订阅价格，然后制成一张比照表，表格里需求包含：1. 产品 2. 第一阶段订阅价 3.第二阶段订阅价 4. pricing网页」。 

这种方法很 J 人， 合适对流程操控、效果预期十分清楚，偏好高可控性的产品，Gemini 和最新（但讨人嫌的）GPT-5 系就能够很好地帮忙。 

而另一类用户则更像在「找搭子」——他们需求 AI 陪自己一同收拾思路、整理心情，或许仅仅习气性地边说边想。这类用户对「AI 了解我的口气和目的」更灵敏， 偏好情境感强、反应及时、对话天然的产品，比方 Pi 这样的「人设型 AI」，或许被全网留念的 GPT-4o。 

巧了，这不正是这次 GPT 大更新之后，暴雷所在吗：本来有着一长串模型挑选，用户能够按照自己的习气挑选，这下好了，第一轮更新后，忽然只要 GPT-5 和 GPT-5 thinking 两个挑选，想要调用旧模型，还要加钱上 pro。尽管后边被全球用户征伐，Sam Altman 一个急刹车，又把 4o 装了回来。 

不同类型的用户，在面临 AI 产品时「性价比」的构成公式根本便是不同的。关于指令型用户，「能否快速产出准确效果」是要点；但关于对话型用户，沟通进程是否流通、产品品格是否讨喜反而更要害。

你每天会用到多少次 AI？ 

这么要害的问题，居然被放在最终？ 

运用频率的确是很重要的问题，它的重要性体现在：假如是真实意义上的低频用户，想起来才用，轮不到以「天」来核算，那其实不用考虑这么多——找个免费的用便是。 

现在市面上不少模型都开放了免费额度，有布置才能的还能够找开源，不想花钱也能体会到微弱功能。 

但假如你是每天都要用 AI、乃至屡次依靠它完结作业的人，那就彻底不相同了。

运用频率高，意味着你会更简单感受到产品规划的细节差异：呼应速度、上下文回忆、文件处理、多轮对话的逻辑及稳定性……这些看似琐碎的体会，会在长时刻运用中，累积出巨大的「时刻盈利」或「冲突本钱」。 

从这个视点看，「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。假如真能节约你每天 30 分钟，或许替你搞定本来要手动处理的流程，那就不只仅是「买个 AI」，而是买下了你更顺利的一天。 

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？你愿意为顺利感、陪同感、功率感中的哪一项买单？ 

这才是每个人独属的性价比公式。 

本文来自微信大众号“APPSO”，作者：发现明日产品的，36氪经授权发布。