一、Free、Plus、Pro 各给什么

个人这三档的差别，主要是「能用多久」，不是「能不能用」。 模型能力是同一套，工具是同一套，规则文件也是同一套。 所以免费版的价值是「验证」，不是「上班」。 它的正确用法是：拿三个你真需要它做的任务，看它做到什么程度。 做完这三个，你已经知道要不要付费了。 Pro 解决的是「撞上限」这件事。 撞上限的痛苦不在于「今天用不了」，在于「你开始省着用」——省着用，就等于没装。

二、Business 与 Enterprise 多出来的是什么

这一整列「对个人没用」，不是贬低，是提醒：别为用不上的东西付钱。 反过来也成立：团队别为额度省钱，把管理和合规省掉的代价大得多。 「数据不用于训练」这条要单独说。 对个人它是隐私偏好，对公司它经常是硬门槛——很多合同里写着代码不能进第三方的训练集。 这一条过不去，前面所有功能都白谈。

三、额度是怎么算的

输入和输出都算。 读进去的文件越多越贵，写出来的 diff 越长越贵。 两边比，输入那边更容易失控——因为它乘的是「文件数」。

最大和最小差二十九倍。 这个差距比「换模型」带来的差距大得多（3.4 节讲过三档模型）。 所以省额度的第一手段不是换小模型，是别把整个仓库塞进去。 一个月按六个小改、两次通读、一次批量改算， 二十二个工作日是六百一十万 token，折算成「改一个函数」约一千一百个。 这个量落在哪一档，Demo 里算了，结论是 Pro。 但请记住口径： 相对容量是档位差异的示意倍数，不是官方报价。 它只能回答「我该不该往上走一档」，回答不了「具体多少钱」。

四、动手 Demo：用真任务量反推你落在哪一档

这个 Demo 从头到尾只做一件事：把「我需要多少额度」算成一个数。 第一步真读本课已经写好的十六篇笔记，算出一个「中等文本文件」的 token 标尺。 第二步拿这个标尺去乘五类任务的规模，第三步折算成一个月，第四步对照五档。 token 是粗算的（中文按一点六个字一个），本机没有 GPT 的分词器，只用来比大小。 档位倍数也是示意值，不是报价。

notes = _course_notes()                 # 真读十六篇，算 token
avg = sum(tk) / len(tk)                 # 一篇平均 5201

for name, nfile, nline in tasks:
    tin = int(avg * nfile)              # 输入：文件数 × 标尺
    tout = nline * 15                   # 输出：一行 diff 按 15 token
    cost[name] = tin + tout

per_day = 6 * cost[u"改一个函数"] + 2 * cost[u"通读"] + cost[u"批量"]
month = per_day * 22

实跑输出：

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五档版本：用真任务量反推你落在哪一档
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  ① 先找一个「一个中等文本文件」的标尺
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  本课已经写好的 16 篇笔记，一篇平均 5201 token（最多的 6051）。
  拿它当「一个中等大小的源文件」的标尺，只比大小，不求等价。

  ② 五类典型任务各吃多少 token
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| 任务 | 读进 | 写出 | 输入 | 输出 | 合计 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| 改一个函数 | 1 | 20 | 5201 | 300 | 5501 |
| 加一条测试 | 2 | 40 | 10402 | 600 | 11002 |
| 重构一个文件 | 1 | 200 | 5201 | 3000 | 8201 |
| 通读一个模块答问题 | 8 | 30 | 41609 | 450 | 42059 |
| 批量改 30 个文件 | 30 | 300 | 156033 | 4500 | 160533 |

  「写出」按一行 diff 十五个 token 粗算。输入是真算的：文件数乘上一节的标尺。

  ③ 一个月到底要多少
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  一天按六次小改、两次通读、一次批量改算，约 277657 token；
  一个月二十二个工作日，约 6,108,454 token。
  折算成「改一个函数」那么大的任务，一个月约 1110 个。

  ④ 五档各自的容量，够跑几天这样的量
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  月容量的算法：一个「改一个函数」的量，乘相对容量，再乘三十天。
  倍数只为摆出档位差距，不是官方报价。
| 档位 | 相对容量 | 月容量（token） | 够几天 | 给谁用 |
|---|---:|---:|---:|---|
| Free | 1 | 165,030 | 0.6 天 | 尝个鲜，验证它能不能干活 |
| Plus | 20 | 3,300,600 | 11.9 天 | 个人日常主力 |
| Pro | 100 | 16,503,000 | 59.4 天 | 全天候跑，重活儿不挑 |
| Business | 300 | 49,509,000 | 178.3 天 | 五到十人的小队，要管理要合规 |
| Enterprise | 1000 | 165,030,000 | 594.4 天 | 几十人，要审计、要私有部署 |

  按上面的量，第一档够用的是 Pro。
  ! 相对容量是档位差异的示意倍数，官方随时会调，本沙箱也不联网核对。
  能确定的只有排序：Free 最紧，往上依次放宽。
  所以这张表能回答「我该往上走一档吗」，回答不了「具体多少钱」。

  ⑤ 什么任务值得上大模型
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| 情形 | 该用小模型 | 该用大模型 |
|---|---|---|
| 改个名字、补个注释 | 是 |  |
| 跨五个文件改一处逻辑 |  | 是 |
| 答案在代码里，跑一遍就知道 | 是 |  |
| 答案要靠推理，跑不出来 |  | 是 |
| 试错成本很低，错了重跑 | 是 |  |
| 错了要人收拾半天 |  | 是 |

  ! 判断标准只有一条：这次错了，代价是重跑一次，还是重写一遍。
  前者用小模型，后者用大模型——跟任务看起来复不复杂没关系。

标尺是五千二百零一个 token，来自十六篇真笔记。 它不精确，但它「可复现」——你把这十六个文件换成你的项目文件，数就变成你的。 批量改三十个文件一次吃掉十六万 token，是「改一个函数」的二十九倍。 所以这类任务要单独算账，别拿小任务的单价去乘。 一个月六百一十万，落在 Pro 够用。 这个结论依赖「一天九个任务、一月二十二天」这个假设—— 你的量不一样，结论就不一样，方法照搬，数要重算。 最后那句「回答不了具体多少钱」是故意写死的。 任何不在你机器上跑一遍就能给的报价，都是猜的。

30 秒实验

1. 拿你项目里最大的三个文件，算一下它们的 token。 再乘上「一次任务要读几个文件」——这个乘积就是你的单任务成本。
2. 翻一下上个月的用量页面，看实际数字和你算的差多少。 差得多，说明你对「它读了什么」的估计有偏差。
3. 同一条任务，试一次「只给一个文件」和一次「给整个目录」。 看结果差多少、额度差多少——这个比值决定你以后怎么给范围。

常见误区

1. 「免费版够用，何必花钱。」 免费版适合验证，不适合日常。 撞上限之后你会开始省着用，省着用就等于没装。
2. 「直接上最贵的。」 最贵那档多出来的是管理和合规，一个人用不上。 该花的钱花在额度上，不该花的别花在功能表上。
3. 「额度就是次数。」 额度是 token，跟读多少、写多少都有关。 同一个任务，给的文件多十倍，贵十倍。

下一篇 4.3 讲手机入口：它能干什么、不能干什么，以及值守要成立的那三个前提。

• ☐ （本篇完，下一篇 4.3 手机入口：移动值守与生态桥接层）

相关笔记

• IDE、CLI、App、Web 各自做什么
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• 模型选择
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