Ad copy

哪個 AI 最好用？Codex、Gemini、Claude，吵個不停。 我一律建議看：開發社群用腳投票的結果。 ​ AI 測量平台 Larridin 的數據顯示，Claude 在三月第一週的日活用戶數已正式超越 ChatGPT，使用量較一月中旬成長了將近 15 倍。 ​ 為了應對大量湧入的新用戶，Anthropic 甚至宣布調整用量限制—— 你會更容易碰到 Claude 每五個小時的使用上限。 這件事在開發者社群引發了重度用戶的一片哀嚎。 ​ 但換句話說，這也代表 Claude 就是這麼好用。 在 AI 公司的算力還沒充裕到有備載之前，我們會不斷面對這個問題。 ​ 既然用量有限，就得學會更聰明地使用它。 ​ 身為一個 Claude Code 重度使用者，分享幾個我實際在用的成本控管做法： ​ ✦ 殺雞不要用牛刀 不是每個任務都需要用最強的模型。我的做法是： 用 Opus 做規劃和架構設計（需要深度思考的）， 用 Haiku 或 Sonnet 做實際執行（重複性高、邏輯明確的）。 把貴的算力花在刀口上。 ​ ✦ 請它「先提計畫，再動手」 用這句話「先用最短方式列出 plan，等我確認再實作。」， 可以幫你省下很多 token，避免直接噴出一大坨 code，結果你看完才發現方向不對。 尤其 Opus 很容易一口氣想很多，先鎖 plan 再進 implementation，通常更省。 ​ ✦ 控制輸出格式，避免廢話 你可以直接要求：「不要解釋背景，只給結論」、「只輸出 patch」、「用 checklist 回答」、「每點一句話」、「不要重複我的問題」。 我自己很有感，因為很多 token 是花在漂亮但其實沒必要的說明文字上。 ​ ✦ 不要跟 AI 硬扛到底 很多人最浪費 token 的地方，是在同一條路上一直撞牆。 如果兩輪後還沒明顯收斂，通常不要再說「再試一次」， 而是主動幫 AI 盤點可能的問題，校正方向。這樣比無限 retry 省很多。 ​ ✦ Prompt 用英文寫 中文字在 tokenizer 裡，每個字會被切成 2-3 個 token，英文單詞通常只算 1 個 token。 同樣的意思，英文 prompt 比中文省下不少用量。 如果你的 prompt 本身就是在寫程式相關的指令，用英文也更精準。 ​ --- ​ 這些技巧聽起來很小，但累積起來差很多。 ​ 尤其當你每天都在用 Claude Code 工作， 一個月下來，省下的 token 可能讓你多完成好幾個功能。 ​ 如果你想系統性地學會怎麼用 Claude Code，而不只是零散地摸索—— 從基本操作、context 管理、MCP 串接，到 Hook 自動化和 Sub-Agent 多線程協作， 我把整套工作流程整理成了這堂課： ​ 《Claude Code 深度應用：打造 AI 時代百倍產能的工程師工作流》 👉 https://supr.link/nUtCw ​ 省 token，不只是少用一點。 而是讓每一個 token，都花在真正推進工作上。