再成為積極使用AI的人之前，身為一個小資族，在挑選與訂閱 AI 服務時，通常都會仔細比較一下性價比。
過去我的主力工具已經由 Gemini 換到 ChatGPT，但對於 Anthropic 家的服務，雖然一直聽社群說 Claude 的產出品質很好，卻遲遲沒有正式付費訂閱。最主要的原因，還是卡在以前對 Anthropic 模型的印象就是 Token 單價偏高、額度消耗較快；加上目前使用 ChatGPT 應付日常需求已經算順手，沒有遇到什麼問題，而且 Claude Code 本身沒有自帶的生圖模型，也不像 Grok 有像是 Grok Bot 這類比較多元的應用可以玩，所以一直處於觀望狀態。
不過，後來想想，其實目前的AI訂閱服務，說起來如果有在使用，真的還是很划算的，所以還是得親自試試看，於是訂閱了每個月 20 美元 的方案。
剛開始訂的時候版本還是 Opus 5。老實說，當時的實際體感並沒有覺得特別驚艷，加上那陣子大家都在熱烈討論 GPT-6 Astra，相較之下 Opus 5 在聰明度或 Token 額度的消耗上，並沒有給我留下太深刻的印象。
Opus 5.5 的轉變與兩週實測
直到最近 Opus 5.5 推出後，使用體感有了很明顯的落差。
我原本就有使用每月 100 美元 的高階 ChatGPT 服務，另一邊則是這組 20 美元 的 Claude 方案。原本在嘗鮮使用 Astra 時，常常覺得額度用得很快、成本壓力不小；但這陣子換使用 Opus 5.5 ，透過 Claude Code 拿來實作一個「紀錄植物生長部落格」的專案。
在連續兩週的開發中，原本預期很快就會碰壁的額度，消耗速度卻比我想像中平緩很多：
- 一般開發時的穩定消耗： 在終端機處理程式碼架構、修 Bug、撰寫前端與邏輯時，幾乎沒有遇到額度突然見底的情況。這部分或許很大程度得益於 Anthropic 的 Prompt Caching（提示詞快取）機制與上下文管理——在重複讀取專案目錄與既有程式碼時，快取命中的 Token 計費通常只需原本的 10% 左右，大幅降低了工具在長對話中的損耗。
- 品質提升減少了無效輪次： Opus 5.5 在程式碼生成的單次命中率蠻高的，不太需要來回除錯好幾輪才能搞定一段功能，間接省下了很多往返的 Token。
- 唯一大量消耗的例外： 整個兩週實測下來，唯一會讓人感受到額度快速下降的時刻，只有在開啟 Computer Use 或 Browser Use 的時候。因為這類代理功能需要頻繁解析畫面截圖（每次截圖都會轉換為數千個 Vision Tokens）與渲染 DOM 樹，消耗自然較大；但只要回到純文字與純程式碼開發，就幾乎沒有 Token 焦慮。
小結
這次 Opus 5.5 的發表，確實改善了我以往對 Anthropic 模型「昂貴、燒額度」的刻板印象。但這是印象是我親自使用後才有所改觀，果然，看了一堆文章還不如自己親自嘗試體驗。
在實際使用兩週後，20 美元的方案配上 Opus 5.5 的輸出效率，已經足以支撐一個完整小專案的日常開發。從中，也讓我感受到，模型的迭代並不只是跑分數字上的進步，當資源利用率與價格體感變好時，真的會實質改變我們選擇主力工具的態度。
用 Claude Code 搭建的這個植物生長紀錄部落格也放上來分享給大家，之後應該(希望?)會緩慢更新：
👉 專案部落格連結：[ Zhu的植物手紀 ]
