夜雨聆风一个家庭点餐系统 App，从零到能跑，全程 AI 写代码，总共消耗约 50 万 token。输入 7.5 万，输出 41 万。
同样的活，换不同的模型，账单差出了 76 倍。
01先看总账
76 倍
最便宜的 DeepSeek 不到 1 块钱，最贵的 Claude 76 块。同一个需求，价差 76 倍。
02价格是怎么差出来的
DeepSeek 的定价是出了名的便宜，V4 Flash 输入 1 元、输出 2 元，按百万 token 算。GPT-5.6 分了三档，Luna 是入门，Terra 是旗舰。Claude Opus 5 是 Anthropic 的顶配，输入 5 美元，输出 25 美元。
输出比输入贵得多，是所有模型的共同规律。因为写代码这种活，输出是大头。41 万输出 token，光这一项就把差距拉满了。
03这里有个翻车案例
测的过程中发现一个有意思的事。让另一个 AI 助手报同样的价格，它说 GPT-5.6 Luna 是 18 元，Terra 是 105 元。我打开 OpenAI 官方页一查，Luna 实际 3.7 元，Terra 实际 36.5 元。
它把 Luna 报贵了 5 倍，把 Terra 报贵了近 3 倍，还漏了更便宜的 Sol 档。
别全信 AI 报的价格。模型的价格和档位一直在变，AI 的记忆可能停在三个月前。写代码前自己打开官方定价页核对一遍，一分钟的事，能省出好几杯奶茶。
04真实项目还要加多少
50 万 token 是纯写代码的量。实际开发还要调试、改 bug、来回迭代，一般是这个量的 2 到 3 倍。
用 DeepSeek 写一个 App，预留 10 到 20 元，足够从零做到能上线。用 Claude，可能要奔着 200 去。
05三个省钱姿势
✅ 第一，趁涨价前。8 月 17 日 DeepSeek 开始峰谷定价，V4 Pro 从 3/6 涨到高峰 9/27。涨价前写完，等于用旧价买了新货。
✅ 第二，挑时段。峰谷定价之后，夜间和周末是空闲时段，价格减半。把大批量生成的任务丢到晚上跑，成本直接砍半。
✅ 第三，让 AI 干活，别让 AI 总结。同样一次调用，让 AI 输出代码是干活，让 AI 复述一遍是浪费。转发、汇报、摘要这些看起来便宜的操作，其实都要把全部上下文重新读一遍，一分钱没省。
06尾巴
AI 写代码的账单，比大多数人想象中便宜。前提是你会算账。会挑模型，会挑时段，会自己核对官方价格。
不会算账的人，同样的 App，可能要花 76 倍的冤枉钱。
模型越贵不一定越好，账单越省不一定越差。写代码这件事，性价比的答案已经摆在桌上了。