此篇文章從一張嚇到發愣的 API 帳單談起。作者形容，當看到每日開發成本逼近 10 美金、月花費上看 300 美金時，那種恐慌不是單純覺得有點貴，而是懷疑金鑰外洩被盜刷。仔細檢視後才發現，所有費用都來自自己日常寫 code、debug、重構的正常使用。也正因如此，此篇文章將問題核心拉回一個關鍵命題：在 AI 已成為 pair programming 夥伴的時代，你真的選對模型了嗎？
文章以熱門開源專案 OpenClaw 為討論主軸，指出它最大優勢在於模型選擇自由。相較於只能綁定單一供應商的工具，OpenClaw 允許開發者自行串接不同 LLM provider。然而，自由同時也帶來焦慮：價格怎麼算？thinking token 是否另計？tool call 會不會暗藏成本？作者透過兩週實測五大模型包括 GPT-5.2、Grok 4.1 Fast、Kimi K2.5、Gemini 2.5 Flash 與 MiniMax M2.5，以真實開發場景逐一拆解成本陷阱。文章特別提醒兩大封號風險：其一是透過 OAuth 轉接非官方用途，可能違反服務條款；其二是濫用免費或低價額度進行長時間自動化呼叫，可能導致帳號遭停權。作者強調，比省錢更重要的是帳號安全，建議一律使用官方 API key、走正規付費管道。
在模型比較部分，文章風格坦率直白。GPT-5.2 品質頂尖，但 output 單價高昂，適合低頻高難度任務；Grok 4.1 Fast token 便宜，卻因大量 tool call 額外計費而讓人看似撿到寶，帳單卻打臉；Kimi K2.5 的 thinking 模式推理深度驚人，但 token 消耗同樣驚人；Gemini 2.5 Flash 穩定均衡，是安全牌；而 MiniMax M2.5 則被作者形容為養龍蝦的終極答案：在接近頂級 coding 能力下，成本卻壓到每日不到 2 美金。最後，此篇文章不只給出結論，也提供實戰策略：模型分級搭配、控制 context 長度、善用 prompt caching、設定每日預算上限。核心觀點很清楚：AI 輔助開發值得投資，但前提是選對飼料。透過精準模型配置，你不必傾家蕩產，也能養出強壯的 AI 龍蝦。
