GPT Pro 5x 實測：用 GPT 6 重做一套管理系統，單一任務燒掉約 20% 週額度
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GPT Pro 5x 實測：用 GPT 6 重做一套管理系統，單一任務燒掉約 20% 週額度
前幾天剛訂閱 GPT Pro 5x，今天正好遇到一個規模夠大的任務，於是乾脆拿來進行一次完整實測。
但在開始之前，我還有一個問題：Codex 執行大型任務時，到底會消耗多少 Token？
為了把用量看清楚，我直接請 DeepSeek V4.1 Flash 幫我製作了一套「Codex Token 即時監控」工具。它可以查看每個任務使用的模型、累計 Token、輸出量、呼叫次數、每日消耗，以及目前的週額度使用狀況。
這次拿來測試的是什麼專案？
這次不是讓 GPT 6 寫一個簡單的小工具(看網路上都是在寫一些毫無卵用的測是)，而是拿我之前做爛的一套付費case。
這個專案需要根據既有的 Excel 資料、訪談逐字稿和舊版表格，重新整理合約管理流程。我把舊版資料、Excel、逐字稿和需求一次交給 GPT 6，請它不要繼續修補原本做壞的版本，而是直接重新製作一套完整的 V4。
從舊版資料到可以實際使用，只修改了兩、三次
GPT 6 做出的第一版就已經完成了大部分核心功能。後續我主要只調整了一些介面和測試資料，整個專案大約修改兩、三次，就進入了可以實際使用的狀態。
完成速度很快，Token 消耗也非常驚人
這次任務的主要代理使用 GPT-6 Astra，子代理則限制只能使用 GPT-5.6 Sol。
從監控畫面可以看到：- 主任務「製作 V4 半年業績分表」累計約 32.13M Token、158K 輸出，呼叫 241 次
- 子代理 Bernoulli 累計約 12.94M Token、75K 輸出，呼叫 98 次
- 子代理 Faraday 累計約 16.59M Token、77K 輸出，呼叫 143 次
三個任務合計，監控器記錄到的累計量約為 61.66M Token、310K 輸出，以及 482 次呼叫。
依照任務執行前後的額度變化估算，光是完成這一個專案，大約就消耗了 GPT Pro 5x 週額度的 20%。
GPT 6 的確可以在很少的人工來回之下，快速完成一個規模不小的專案；但如果主代理和多個子代理一起長時間執行，額度消耗速度同樣非常驚人。
但是，GPT Pro 5x 一個月只需要大約新台幣 3,300 元。依照這次主代理與子代理實際使用的模型分配，如果全部改用 API，並按照未命中快取的標準牌價粗略換算，成本大約會是 US$450，折合新台幣約 14,200 元，相當於 4.3 個月的 Pro 5x 訂閱費。如果把全部 Token 都按照 GPT-6 Astra 的價格計算，甚至會接近新台幣 2 萬元。當然，訂閱方案額度和 API Token 並不是完全相同的計價系統，實際 API 費用也會受到快取命中率影響；但光從公開牌價換算，這一次任務使用掉的運算量，確實已經超過訂閱費好幾倍。
這次實測的感想
只能說，不愧是 GPT 6。
能力是真的強，Token 也是真的燒得快。說不定之後上20x說不定就不會有這種問題了。
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認真的有夠燒,plus改一段代碼,就5h額度燒沒了,但事情是真的搞定,還外加很多額外
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以前一个星期在chatgpt 页面可以做7，8个小工具，自从用了codex，还没做好一个工具，整个5小时预算就满了
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Codex/agent 烧 token 不是 bug，是机制，正好借王哥这个实测讲清楚。
为什么大任务这么烧：agent 每调一次工具，都会把「到目前为止累积的整个上下文」重新发一遍模型，而 thinking / reasoning 输出也照样计入输出 token。所以「大任务」的真实成本 ≈ 上下文规模 × 工具调用次数。任务越大越复杂、步骤越多，这个乘积就越接近超线性——不是干一件事一次的价钱，是干一件事还把中间几十轮往返全付了一遍。
怎么压：别把一个大型任务丢给一个 agent 会话一路跑到底。拆成小粒度、互相独立、每步都能单独验证的子任务，让每一步只读到它那一步需要的上下文。上下文规模降下来，重发成本也跟着降。这也是专业 agent 编排（subagent 拆分）的核心逻辑——子任务隔离上下文，主 agent 只收汇总，不背全程。
可上手的三招：
- 先让模型出结构（目录 / 检查清单），把一个大任务劈成 5-10 块；
- 每块单独跑，输出收敛到一个小结论，别让中间过程无限膨胀；
- 长任务用「继续 / 续写」接上，而不是整段从头重来。
对照 imbiplaza 的情况：一个工具做不下来、5h 预算满了，多半是任务没拆、上下文滚雪球。拆到「每一步都知道自己在干嘛」的粒度，一个星期的 7、8 个小工具是能回到那个效率的。另外那些 agent 都有上下文压缩 / 记忆摘要机制，本质就是在跟 token 规模做斗争，自己手动拆任务 = 提前把该做的分内事做了。
