一隻鵜鶘，騎走了我的 AI 週額度

半夢半醒買了一年 Gemini Pro，清醒之後，發現事情沒那麼簡單。

人最好不要在剛睡醒的時候做任何重大決定。

尤其是涉及信用卡的。

前幾天，睡眼惺忪地刷到一則消息：Google 的 Gemini 4 Argon 終於開放使用了。

Argon 我之前就一直想試試，畢竟各種評測看起來都挺厲害。當時腦子還沒完全清醒，隨手點進 Google 的訂閱頁面，赫然看見一個 Special Discount。

折扣這東西很奇妙。原本還在考慮要不要買，一看到折扣，就開始擔心不買會不會吃虧。

於是我非常果斷地替未來一年的自己做了決定：Gemini Pro，年付。

付款成功，安心睡覺。

等再次醒來，準備好好享受一下剛買的生產力，更新 Antigravity，打開模型列表。

嗯？

Argon 呢？

再仔細一看，原來 Argon 當時在 Antigravity 裡只對 Ultra 用戶開放。

我買的是 Pro。

不能說 Google 騙了我，人家確實開放了，只是沒完全開放給我。

這感覺就像衝著飯店廣告上的頂樓無邊際泳池訂了房，興沖沖換好泳褲、搭電梯上去，才發現泳池只對總統套房的客人開放。

房間倒是訂成功了，浴袍也挺舒服，就是我想游的那個泳池，跟我沒什麼關係。

算了，反正會員買都買了。至少今年不用再糾結要不要訂 Gemini Pro。

畢竟已經沒有選擇了。

鵜鶘讓我重新燃起了希望

沒想到 Google 這次動作還挺快。

就在今天，Antigravity 突然提示 Argon 已經可以用了。打開一看，Pro 用戶也能選，之前那點小小的不愉快瞬間煙消雲散。

人就是這麼沒出息。

更巧的是，我的 Codex usage 剛好見底，weekly reset 還沒到。平時常用的 GPT-6.1 Sol XH 暫時指望不上，正好輪到新同事上場。

我決定先跑個鵜鶘測試。

結果出乎意料地不錯。

一隻大嘴鵜鶘，戴著藍帽子，披著紅圍巾，騎著一輛綠色腳踏車。車籃裡還有兩條魚，神情輕鬆，彷彿剛送完上一單，準備去海邊接下一位客人。

構圖、配色、細節都挺完整，至少沒有出現 AI 繪圖常見的肢體事故。

我盯著畫面看了一會兒，心想這回 Google 可能真的有點東西。

再看看那隻鵜鶘，一臉春風得意。

連一隻鳥都能騎車上班了，我還有什麼理由不努力？

於是，我決定不努力了。

讓 Argon 替我幹活。

一個 Goal，兩個字：沒了

當時的想法很簡單：既然模型這麼強，乾脆找個真正有難度的任務，看看它能不能幫我省點時間。

我認真整理了要求，寫了一份 Goal，選擇 Argon High，交給 Antigravity 跑。

這次不是讓它隨便生成幾行程式，而是需要理解上下文、研究資料、作出判斷，再把工作完整交付。

我對它的期待還挺高。

然後它開始工作了。

努力地工作。

持續地工作。

我甚至一度產生了某種錯覺：這位新來的同事雖然不怎麼說話，但看起來挺勤奮，應該靠得住。

等它終於跑完，迫不及待去看成果。

怎麼說呢。

如果這是一份外包交付，我大概會禮貌地回覆一句：「辛苦了，我們再研究研究。」

翻譯成人話，就是還得重做。

更精彩的還在後面。

我順手看了一眼 Antigravity 的用量提示。

Weekly usage，用完了。

……

好傢伙。

Codex 的 weekly usage 還在恢復路上，剛買的 Gemini Pro 又把自己的 weekly usage 跑完了。

兩個 AI 工具，一個等恢復，一個也等恢復。

我花錢買了一堆生產力，最後成功實現了帶薪休假。

只可惜放假的是 AI，不是我。

事後查了一下 /goal 的機制，才發現它本來就沒有固定的迭代次數上限。只要認為目標還沒完成，就可能繼續檢查、修改、重試。

這設計本身沒什麼問題，碰上邊界清楚、驗收標準明確的工程任務，說不定非常好用。

但我這次交付的要求裡，有不少事情依賴判斷和品質取捨，並非跑通測試就算完事。

想想也挺荒謬的。

我原本希望它能替我省時間，結果它花了大量額度，替我證明了這件事沒那麼容易。

當然，這筆帳不能全算在 Argon 頭上。任務拆分、執行模式、驗收條件，都可能有問題。

不過我現在至少確定了一件事：

以後再看到 /goal，得先確認一下自己還剩多少額度。

不然哪天讓它幫忙修個小問題，回來發現它順手把整個專案重構了，問題還在，額度沒了。

那到底還用不用 Argon？

用，當然用。

年費都付了，現在放棄，豈不是顯得我早上那個決定真的很草率？

只是暫時還不會讓它直接接管大型任務。

這段時間用下來，GPT-6.1 Sol XH 仍然是我比較信任的主力。遇到複雜的工程問題，它對上下文的理解、架構的把握，以及持續推進任務的能力，整體感覺更穩。

也不是不會犯錯。只不過它出錯的時候，我通常還能理解它想幹什麼。

這點其實很重要。

Opus 5.5 High 也很不錯，有些任務的處理甚至相當漂亮。問題是 usage 消耗得實在太快。

每次用它，都像拿著非洲的工資，跑到蘇黎世打車。司機一路開得很穩，我卻盯著計價器心驚肉跳，甚至開始認真思考：目的地真的有必要去嗎？

它越是認真思考，我越是替自己的額度擔心。

Grok 4.7 就比較適合接手一些零碎工作。便宜大碗，要求不太高的事情交給它，通常也能做。

偶爾犯點蠢，就當是辦公室裡那位工作態度不錯、但需要有人幫忙檢查的同事。

至於 Argon，目前還不好說。

鵜鶘測試的表現確實讓我驚喜，但後面那個大型任務，又讓我有點摸不著頭緒。

也許是我的使用方式不對，也許是任務剛好踩中了它的弱點。新模型才用這麼幾次就下結論，多少有點冤枉人家。

等額度恢復，再找幾個不同類型的任務試試。

這回會先從小一點的開始。

最後，說點不那麼好笑的

以前寫程式，遇到問題要自己查資料、讀文件、想辦法。

現在很多事情確實能交給 AI，效率比以前高了不少。但隨之而來的，是另一種麻煩：你得學會判斷什麼事情適合交給誰，該給多少自由度，以及什麼時候應該叫停。

有時候看著 Agent 一路執行，過程相當熱鬧，最後卻還是得自己收拾殘局。

最令人沮喪的並不是它做錯了。

而是它很努力地做錯了。

程式跑了一大堆，日誌刷了滿屏，任務清單一項項打勾。看到最後，還真有點不好意思說它沒做好。

可惜，工作不是看誰比較辛苦。

我也不太在意哪個模型又拿了什麼 Benchmark 第一名。排行榜可以參考，真正用起來是另一回事。尤其當一個任務需要連續工作好幾個小時，模型能不能穩定完成，比偶爾秀一次神操作更重要。

這次使用 Argon，說不上滿意，但也談不上失望。

畢竟才剛開始，而且說真的，如果不是自己手癢，非要一上來就把大型 Goal 丟給它，也不至於這麼快用完額度。

算是買了個教訓。

反正會員還有一年，時間多得很。

現在那隻鵜鶘還在圖片裡騎腳踏車，戴著帽子，吹著海風，笑得相當燦爛。

我看著牠，突然有點羨慕。

至少牠不用等 weekly reset。