AI 吃到飽的時代正式下課，大家已經習慣每個月付一筆固定費用，就能無限使用最強大的人工智慧。但最近工程師常用的工具 GitHub Copilot 改變了收費規則，這代表過去那種有人幫你買單補貼的日子要結束了。未來的 AI 服務會從隨便你吃的「自助餐」，變成看菜單點菜的「單點制」。
▋ 什麼是模型乘數(multiplier)
這就像是去餐廳吃飯。以前不管你點滷肉飯還是高級龍蝦，餐費通通一樣。現在 GitHub 引入了「模型乘數」的概念，簡單來說就是「權重」。當你選擇大腦比較強、運算比較慢的模型，你額度的速度會快速燒完。
根據官方最新文件，從 2026 年 6 月 1 日起，如果你堅持使用舊版的年費方案，消耗速度會變得非常誇張。例如同樣是請 AI 幫忙，使用「Claude 4.7 Opus」這個強大模型的成本，會從原本4月的 7.5 倍直接飆升5月到 15 倍甚至6月的 27 倍。這代表如果你一直點高級料理，你的預算很快就會消耗光。
▋ 為什麼 AI 突然變貴了
背後的核心原因在於「推論成本」太高。運作一個聰明的大型語言模型，需要消耗非常驚人的電力與電腦硬體資源。對於提供服務的廠商來說，長期賠錢讓你吃到飽，在做生意上是不可能的挑戰。這並不是單純要漲價，而是要把真實的運算成本反映出來。
▋ 我們該如何應對
面對計費模式的轉變，我們需要更有策略地使用手上的工具。
- 區分任務難度：簡單除錯或格式調整，使用本地的「Qwen」或「Gemma」這類基本模型即可。
- 節約配額使用：只有在遇到複雜架構或深層邏輯問題，才動用高乘數的「旗艦模型」。
- 評估產出價值：專業人士節省一小時產生的價值，通常遠高於這幾塊美金計費。
這場從吃到飽轉向點餐制的過程，是 AI 產業邁向穩定發展的必經之路。你會選擇繼續支持強大但昂貴的模型，還是會轉向更經濟的替代方案。
▋ 為什麼超級大腦可以讓你免費點餐
很多人好奇，既然訓練 AI 要花幾百億，為什麼 Google Gemini 還能大方讓大家免費使用。其實這不是在撒錢，而是一場精密的商業佈局。我們可以把這想像成一家「超大型連鎖餐廳」的經營策略。
▋ 免費是最高明的試吃員計劃
這就像餐廳在門口發放「試吃小卷」。Google 提供免費額度，目的是讓全世界的開發者與使用者把 Gemini 變成生活的一部分。
當你習慣在寫程式、翻譯或寫報告時都找它幫忙，你就成了它的「長期食客」。更重要的是，你在免費試用時提供的對話數據，能幫助 Google 持續訓練模型，讓這個大腦變得更聰明。
▋ 聰明的模型階級制度
AI 服務並非全都是高不可攀的龍蝦大餐。Google 透過「模型分級」來控制成本：
- 輕量級模型：像是「Flash」系列，速度極快且成本極低，專門處理日常的簡單任務，這就是免費餐飲的主力。
- 旗艦級模型：像是「Pro」或「Ultra」系列，它們就像頂級料理，需要消耗巨大的電力與硬體資源。
現在的趨勢是將頂級模型移入「付費區」，而讓效率高的輕量模型繼續留在「免費區」，確保每個人都能體驗 AI 的基本功能。
▋ 推論成本的省錢秘訣
Google 能讓你免費使用的底氣，來自於他們擁有特製的「超級廚房」。
他們不只開發 AI 軟體，還自己設計專用的「TPU」運算晶片。這就像其他餐廳要跟別人租爐灶，但 Google 家裡就有全世界最強大的節能爐灶，這讓他們每次回答你問題的成本（也就是推論成本），比其他競爭對手便宜得多。
▋ 你該如何聰明使用
既然這份免費午餐依然存在，我們應該掌握使用策略。
- 大量任務交給免費版：一般的摘要、翻譯或簡單問答，使用免費的「Flash」模型就綽綽有餘。
- 關鍵時刻才花錢：只有在需要處理「複雜商業邏輯」或「超長文件分析」時，再考慮升級付費方案。
- 善用本地資源：對於極度簡單的任務，甚至可以嘗試在電腦執行「Gemma」等開源模型，完全不佔用雲端額度。
▋ 你的看法是什麼
AI 的普及讓科技不再是少數人的專利。這場免費策略的背後，是技術效率提升的成果。你會選擇一直停留在免費的輕便方案，還是為了更強的處理能力而選擇訂閱。
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資料來源
Model multipliers for annual plans staying on request-based billing
https://docs.github.com/en/copilot/reference/copilot-billing/model-multipliers-for-annual-plans#model-multipliers-for-annual-copilot-pro-and-copilot-pro-subscribers
TBD 是英文 To Be Determined 的縮寫，中文意思是 待定 或 尚未決定。
在 GitHub 的這份技術文件表格中，它代表該模型的計費乘數尚未正式公布或確認，GitHub 會在未來更新這個數值。
