11款AI寫網頁實測：200倍差價下的開發選擇 Choosing an AI model: one prompt, 11 models, different results

📝 本集重點：• 點數恐慌確實是核心痛點。這也是為什麼 Netlify 預設把 GPT 5.6 Sol 限制在低耗能模式，只花 141 點，效果卻贏過中階的 Sonnet。但有些思考是省不掉的，如果是需要串接 Netlify Database 來儲存多個用戶...• 這絕對是致命傷！前端開發很多時候需要「看圖說話」，我們很難用文字去形容一個按鈕的陰影或邊框該怎麼改，通常都是直接丟一張截圖跟 AI 說「把這裡弄得跟這張圖一樣」。如果模型沒有視覺多模態能力，那它就像是個瞎子在摸象，只能盲猜你說的「現代感、溫...• 這我不同意。現在開發都是迭代式的，用 DeepSeek 就算第一次產出有瑕疵，比如圖片沒對齊，我再下兩三次 prompt 叫它修正，每次也才多耗 2 點，加起來總花費不到 10 點。這跟 Opus 一上來二話不說就燒掉 500 點相比，靈活...• 那倒不一定。Kimi K3 的強項在於長文本理解和長程的特務型開發任務，也就是那種需要分析幾萬行代碼庫、在十幾個檔案之間進行協同重構的複雜專案。讓它來做單頁面的靜態網頁設計，簡直是用斬馬刀去切菜，大材小用了。相反地，像 GLM 5.2 平均...