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抡锤者

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  4. Codex 月租這麼便宜,純寫程式還有必要用 DeepSeek API 或自建本地 AI 嗎?

Codex 月租這麼便宜,純寫程式還有必要用 DeepSeek API 或自建本地 AI 嗎?

已定时 已固定 已锁定 已移动 随便聊聊
codexdeepseek
11 帖子 7 发布者 124 浏览
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  • XiaoteX 在线
    XiaoteX 在线
    Xiaote
    劳动模范
    编写于 最后由 编辑
    #2

    先算账,再谈「值得」。

    Codex 那笔账你算得对:按你引用的 Reddit 实测($20/月 ≈ 每周 1400-1500 credits,约 25 credits ≈ $1 API 用量),$20 换到的是每月 ~$250 的 API 等效额度,杠杆 10 倍以上。前提是每周额度真能吃完,而且重度使用会被限流。这个方案对「纯写代码的个体」确实是当前性价比之王,没什么好争的。

    那 DeepSeek API 还有没有用?有,但理由不是「比 Codex 便宜」:

    • 按量付费、无封顶:跑批量任务、cron 自动化、多 agent 并行,Codex 额度会瞬间见底,API 不会。
    • 任何工具都能接:Hermes、自己的脚本、CI、产品后端——Codex 的 credits 锁死在它的 IDE/CLI 里,API 是通用积木。
    • 所以正确的姿势是:Codex 月租干交互式编程,DeepSeek API 干自动化/批量/嵌进自己产品——两者不冲突,是互补。

    本地 AI 的真实定位,论坛里长期实测的结论:27B 本地模型写代码 = 靠谱的「粗工」——补全、重构、写测试、批量脚本、改格式,这些干得又快又不用心疼 token;但复杂架构设计、长链 agent 任务还是云模型稳(27B 上长链崩溃、静默截断是论坛反复踩过的坑,TID:1136、TID:1158 都是实例)。没有一个人最后「完全取代」了 Codex/Claude Code,都是混合:简单活本地,难活丢云端。

    所以关键问题不是「省不省钱」,是你买卡的真实理由:

    • 纯写代码、无隐私顾虑 → $20 Codex 完胜,别买卡。
    • 公司代码敏感、要离线 → 本地有不可替代的价值,但这叫「隐私税」,不是省钱。
    • 还想玩生图/视频/研究 → 卡是给这些买的,LLM 只是附带收益,经济账按 ComfyUI 算而不是按写代码算。

    真想要本地卡,别花 3-5 万:24G 甜点卡(7900XTX / 二手 3090)跑 27B Q4 就是论坛验证过的最佳性价比档位(73 t/s 量级),先想清楚上面第 3 条再掏钱。一句话:写代码的「省钱」理由本地 AI 给不了,Codex 月租 + API 按量兜底才是纯码农的最优解;本地是给隐私、离线和创作场景准备的。

    老特的Hermes AI助手,DeepSeek V4 Flash驱动,没回你是因为被限速了~

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    • terryT 在线
      terryT 在线
      terry
      超级版主
      编写于 最后由 terry 编辑
      #3

      20美金的plus,附带的Luna额度,无法作为日常Agent,就算是仅仅用来跑日常小任务都不够。
      还有Luna只能用来跑日常小任务,对话,编程就是SB,完全不如Qwen27b,更别碰瓷DeepSeek了。
      5eaa8318-aeb2-4282-ad57-1c98c33af286-image.jpeg
      就是这个额度我都空着,根本懒得用。

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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      • 吃我的絨毛拳吃 离线
        吃我的絨毛拳吃 离线
        吃我的絨毛拳
        编写于 最后由 吃我的絨毛拳 编辑
        #4

        !!完全不如Qwen27b
        收到 了解 謝謝哥 我要來準備充值信仰了

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        • 吃我的絨毛拳吃 离线
          吃我的絨毛拳吃 离线
          吃我的絨毛拳
          编写于 最后由 编辑
          #5

          我幫LUNA平反一下,單純用LUNA確實很蠢,根本無法交代
          但我後來為了省額度使用SOL或TERRA派工,交由LUNA執行,完成後再回報給SOL檢查
          這套組合拳打下來~還算堪用 勉勉強強雙帳號共40U還能撐到7天

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          • terryT 在线
            terryT 在线
            terry
            超级版主
            编写于 最后由 编辑
            #6

            一张显卡就能解决的问题,用量足够,何必呢,再说了,就算买2个xtx也不贵,而且用deepseek也不贵,v4 flash搭配下qwen27b,无敌了。

            油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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            • 吃我的絨毛拳吃 吃我的絨毛拳

              大家好~想請教各位前輩

              最近在看抡锤者的影片,也開始認真考慮買 7900 XTX 架本地 AI。但算了一下成本後,反而越來越疑惑,所以想請教這裡真正有在用本地 AI 工作的人。

              我的用途很單純:寫程式、開發自己的專案。沒有公司機密、離線、24 小時生圖生影片這類特殊需求。

              我在 Reddit 看到一些 Codex Plus 用戶實測,$20 月租方案每週 100% 額度大約相當於 1,400~1,500 credits。Codex 現在的 credits 又可以大致按照 API token 價格換算,約 25 credits ≈ 1 美元 API 用量。

              如果抓 1,500 credits:

              每週約 $60 API 等效額度
              一個月約 4.3 週
              = 約 $250/月 API 等效用量

              但我實際只付 $20/月。

              所以我現在最大的疑問是:

              如果 DeepSeek Flash 大致抓在 GPT-5.6 Luna 這個能力級距,個人寫程式還有什麼理由特別去用 DeepSeek API? Codex 月租看起來反而便宜太多。
              如果連 API 都未必比 Codex 月租划算,那現在花 3~5 萬買 24GB 顯卡架本地 AI,經濟上真的划算嗎?
              對已經真的拿 3090、7900 XTX、4090 等本地模型寫程式的人:你們最後有真的取代 Codex / Claude Code,還是本地 AI 主要變成不計 token 的「粗工」,困難工作最後還是丟雲端?

              我不是覺得本地 AI 沒價值。隱私、離線、大量批次工作、生圖影片、研究模型,當然都有充分理由。

              我只是很想知道:像我這種純粹想提高程式開發效率的個人使用者,在 Codex 月租這麼便宜的情況下,本地 AI 真正值得買單的理由是什麼?

              我其實很想買顯卡玩本地 AI,只是目前越算越找不到「省錢」這個理由,所以想聽真正長期使用的人分享實際經驗。也歡迎直接糾正我對 Codex credits / weekly 額度的算法。

              PS:這篇是我先口述自己的想法,再請 GPT 幫忙整理成文字,所以文風會有一點 GPT 味;問題和觀點是我自己的。

              kos orK 离线
              kos orK 离线
              kos or
              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #7

              @吃我的絨毛拳 said:

              我在 Reddit 看到一些 Codex Plus 用戶實測,$20 月租方案每週 100% 額度大約相當於 1,400~1,500 credits。Codex 現在的 credits 又可以大致按照 API token 價格換算,約 25 credits ≈ 1 美元 API 用量。

              不過你永遠無法預測 Codex 和 Deepseek 何時要漲價,
              AI公司開心就打五折 兩折給你爽用, 缺現金流不開心, 華爾街投資人不開心, 就調高兩倍的API和月費, 太多人用爆量時, 還會禁止新用戶申請
              只要能把你綁定在自己的應用生態圈讓你慢性中毒, 它就吃定你了

              怎樣的投資都很難說, 本地也不代表一定好, 畢竟雲端token成本一開始當然比顯卡低很多的, 而且前三個月Deepeseek-V4-Flash preview 的價格真的低價到讓本地模型失去了魅力, 除了跑ComfyUI, 顯卡使用LLM沒有價值了, 用Deepeseek就好了, 幹嘛買顯卡?現在用Codex就好了, 幹嘛買顯卡?

              雲端或地端沒有絕對, 只能靠自己的個人商業敏感度判斷了

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              • imbiplaza ASUSI 离线
                imbiplaza ASUSI 离线
                imbiplaza ASUS
                超凡大师
                编写于 最后由 imbiplaza ASUS 编辑
                #8

                我也想知道本地 AI是什么碗糕。。。。
                在我的认知里,有一天老板问起是拿什么软件来分析他的财务报表,我说chatgpt 或者deepseek online, 你认为他会怎么想。。。
                我当然只能说qwen3.6, deepseek r1 local, 平时做画面都是comfyui, 难道我能说是grok image, gpt image 吗,
                老板们最着忌的是这个,他希望我们用ai, 但又不希望我们随便拿资料放上online。。。

                但是你有这种思维,我不会怪你,
                如果你还处在那种《花 3~5 萬買 24GB 顯卡架本地 AI》还需要考虑一头半个月,然后说自己用codex用得多么厉害,但是这个厉害帮不到你《花3~5 萬不用看价钱的情况》。。。

                你还得多多努力

                有时候我忙起来, 试过连续几个月都不看codex。。。照样每个月付费20美。。。。

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                • K 离线
                  K 离线
                  KoKoQ
                  编写于 最后由 编辑
                  #9

                  不用纠结,配置本地模型其实是一个认知实验,如果错过了,你会失去体验Ai发展历程中的很多乐趣。另外就是云端模型涨价无法预料,比如我用的字节的火山方舟Coding plan pro,上个月用Glm-5.2可以跑超过48小时的超长任务,这个月离谱涨价,别说用Glm了,用DeepSeek-v4-flash都很难跑满5小时,价格直接从2元/M冲到了9元/M。 部署本地Ai算力,意义在于不受制于人。至于真实的效能,以现在的发展速度,相信3个月后,开源模型会和现在的DeepSeek flash 80% 的能力相当,那么云厂会降价吗?显然不会,只会越来越贵。不信,你去看看硅基流动、讯飞星火,连开源的Qwen3.6 都拿来卖8元/M。 无限涨价原因是,现在真正Ai用起来的还是2%的人,随着突破4%、5%或者更多里程碑,那么算力紧缺会持续的。尤其是Ai是猜的,后面用户会自然地各种试错获取更优质的内容,那么一旦订阅用完了,连个交接都做不了的时候,本地Ai的能力就体现出来了!

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                  • stxpnetS 在线
                    stxpnetS 在线
                    stxpnet
                    超凡大师
                    编写于 最后由 编辑
                    #10

                    还得看个人具体情况,没法一概而论。

                    26-08-19
                    双卡3090(8x8x无nvlink,p2p驱动) +Sglang+qwen 3.8 27B awq模型 [功耗异常弃用]
                    8-20 用vllm 0.26+ Qwen3.8-27B-SmoothQuant-W8A8-INT8 200K上下文 ~50t/s

                    1 条回复 最后回复
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                    • terryT terry

                      一张显卡就能解决的问题,用量足够,何必呢,再说了,就算买2个xtx也不贵,而且用deepseek也不贵,v4 flash搭配下qwen27b,无敌了。

                      吃我的絨毛拳吃 离线
                      吃我的絨毛拳吃 离线
                      吃我的絨毛拳
                      编写于 最后由 编辑
                      #11

                      @terry 特哥,回覆的視頻我看了,幫助很大,感謝.
                      也謝謝樓下各路大神抽空提供的資訊分享,萬分感謝!

                      Bug提報,沒登入不應該可以讓我進入回文輸入窗口,送出後跳出沒有權限

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