Skip to content
PodParley
AI Token King Podcast podcast artwork

PODCAST · technology

AI Token King Podcast

by AI Token King

拆解 AI 模型、Token 成本與 AI Agent 產業動態的中文 Podcast，幫助開發者與企業在選模型、估預算時不踩雷。內容不只這些——法規、產業趨勢、投資敘事，只要那件事會影響你的判斷，就值得花十分鐘弄懂。一集聽得完，聽完帶得走一個結論。由 AI Token King 製作——在同一個地方串接、比較並管理各家 AI 模型的用量與花費：https://www.aitokenking.com.tw/home

Publisher-supplied feed metadata · PodParley refreshed Oct 24, 2026 · Source feed

Subscribe · 0 Bookmark

Episodes

  1. 【EP54｜DeepSeek 的離峰價，美國團隊預設拿得到，台灣團隊得挑時間】

    2026 年 8 月 16 日起，DeepSeek 把 V4-Flash 與 V4-Pro 的計費從單一固定費率改成尖峰／離峰兩段式，離峰價正好是尖峰的一半。官方定的尖峰是北京時間上午 9 點到 12 點、下午 2 點到 6 點，而台灣跟北京同屬 UTC+8。 換算到美東，那兩段落在前一晚 9 點到午夜、以及凌晨 2 點到 6 點，大多數團隊不會在那時候跑正式生產流量；換算到台灣，那就是你一整天最忙的那幾個小時。同一則漲價新聞，兩邊讀出來的結論是相反的，而各家科技媒體標題常引用的，正是那個離峰價。 V4-Flash 每 100 萬個輸出 token 從固定 0.28 美元變成尖峰...

  2. 【EP53｜最強的資安模型改成申請制，3 家供應商只花了 2 天】

    9 月 1 日，OpenAI 公布《Path to Astra》，代號 Astra 的新模型是它第一個被判定達到「Critical」等級資安能力的模型。內部測試裡，Astra 自己找出並串連了 2 個先前沒人知道的零時差漏洞。然後 OpenAI 的決定是，這個能力不直接開放給所有 API 用戶。 同一天 Anthropic 發布 Enterprise Frontier Safeguards，隔天 Google 把 Gemini 3.8 Flash Cyber 鎖進 Fairwind Program。2 天、3…

    more

  3. 【EP52｜Claude Fable 5.1 的輸入輸出價一個字沒改：帳單少的那 25% 到 45% 從哪裡來】

    Anthropic 9 月 1 日換了旗艦，新的那一個叫 Claude Fable 5.1。每 100 萬 token 輸入 10 美元、輸出 50 美元，輸入與輸出這兩格跟上一代 Fable 5 對照，一個數字都沒改，官方同一天卻說你的成本會降大約 25%。 被動的是價目表上最容易被跳過的那一格：快取讀取。它從標準輸入價的 0.1 倍砍到 0.025 倍，每 100 萬 token 從 1 美元變 0.25 美元，而快取寫入的 12.5 與 20 美元一毛沒動。所以這次省的錢，只跟你重複讀了多少有關——官方拿 8 月整月的實際用量算出來，典型工作負載從 100 降到…

    more

  4. 【EP50｜換便宜的模型之前，那份設定檔已經被重讀了幾百遍】

    AI 客服每回一則訊息，系統就把整包設定重新送一次給模型：商品目錄、退換貨規則、活動辦法，一個字都不會少。客人問的只是「這件洋裝有沒有 M 號」，模型得先讀完那一整包才回一句「有的」。一天幾百則訊息，同一疊資料就被重新算了幾百次錢。 那份文件裡多半留著你早就用不到的句子。補的當下都很合理，可是刪掉它，偏偏從來不是誰的事。於是成本跟那句規則重不重要脫鉤了，它只跟你被問幾次成正比。一句早就沒用的規則，一天被問 300 次就付 300 次。...

  5. 【EP49｜導入 AI 卡住的那 10 件事，最後是誰回答的】

    一份企業採購 AI API 的檢查清單，題目數得出來的有 25 件。15 件是問句，法務 5 題、資訊 5 題、採購 5 題：資料會不會被拿去訓練、留幾天、有沒有加密、責任怎麼寫。這 15 題抄進一封信寄給供應商，對方會回你。 可是同一篇底下還放著兩張表，一張叫「企業最常忽略的 5 個問題」，一張叫「先照這 5 步走比較穩」。那 10 件的主詞不是「你們家的服務」，是我們公司自己，一件都寄不出去。而且沒有任何人在等它，所以它不會用「卡住」的形式出現，它會用「評估中」的形式出現。 回來得最漂亮的是保留期那一組：OpenAI 的濫用監控紀錄最多 30 天，Anthropic 標準後端保留…

    more

  6. 【EP48｜用量頁上哪幾個數字會在出事前先開口？】

    同一頁，同一天，同一個變化：一個數字只動了 8%，另一個已經是 3 倍。動了 8% 的那一個是輸出的累計，落在每天本來就有的起伏裡，你不會看第二眼；已經是 3 倍的那一個是輸出除以請求次數，它在有人給指令加上一句「請附上理由」的那天下午就到位了。（這組數字是設出來把時間差講清楚的示意值，不是誰的帳單。） 差別在於一個是加出來的，一個是除出來的。加出來的數字自帶一個分母，那個分母是已經過去的日子，它會把新發生的事攤平。除出來的把量約掉了，剩下的變化只有一個解釋。 那一頁上會提前開口的有 4 個，全部都是除出來的：每次請求的平均輸出、平均輸入、Claude Console 那 4 個…

    more

  7. 【EP47｜OpenAI 的價目表上沒有你這個月會用掉多少 Token】

    你的估算很可能偏低，偏多少還不知道。 月用量的公式只有一行：平均輸入加平均輸出，乘每天請求數，再乘每月天數。這不是任何一家逐字給的官方公式，是照著各家把輸入輸出分開計費的結構推出來的。照它走一次：1,000 加 500、一天 100 次、30 天，450 萬個 token。難的不是乘法，是那三個數字你全都在猜。輸入不只你打的那句話，還有 system prompt、歷史對話、工具定義、schema、圖片與檔案；輸出那一邊你更沒把握，而它通常更貴。 這一集把 4 個低估來源逐個攤開，再往下走到價目表的第二層——功能費，以及不在第二層、卻同樣會讓你偏掉的長上下文與 Batch 5...

  8. 【EP46｜新手入門清單上有 6 樣功能標著先不要碰】

    Claude API 的新手入門列了第一次要做的 5 件事：開 Console 帳號、拿金鑰、選一個模型、送出一個 Messages API 請求、成功拿到回應。同一篇往下翻，還有第二張清單，比第一張長：圖片、工具呼叫、上網搜尋、操作電腦、Agent 流程、快取，6 樣後面掛著同一句話，第一次真的不用急。而那 6 樣裡的圖片、工具呼叫、上網搜尋，換到講能力的那一篇就成了重點。 開通只要 5 步，OpenAI 那邊走預付的最低初始購買金額是 5 美元。真正需要判斷的是後面那幾格，而很多人會把後面那幾格也當成不必判斷。 往下是 2...

  9. 【EP45｜200 個模型的入口，收走了你 4 個決定】

    程式碼改不到 10 行，原本分開的 3 家就全掛在同一個下拉選單裡，而且選單不只 3 個，它有 200 多個。過了一陣子，有一批回答的感覺不太對，你想知道那一批究竟跑在哪一個模型上。打開紀錄，每一筆都寫著你選的那個名字。而那個名字是你填進去的，不是它回來的。 聚合的那一種，自己一個模型都沒有。多模型平台、聚合平台、API 中轉站，名字不同、位置相同，它後面接的還是那 3 家。它賣的是「你原本要自己做的事，現在有人做了」，而每一件有人替你做的事，都是一件你不再看得見的事。 接上去之後，有 4 個原本你說了算的決定換人做了：這一次是哪一個模型回答的、「相容 OpenAI...

  10. 【EP44｜1000 個中文字要抓 500 個 Token 還是 2000 個】

    三家官方都沒有直接給過「一個中文字等於幾個 Token」的固定公式，市面上流通的比例全是實務保守估算，不是官方保證值。把兩端拉開來，同一份 1000 字的中文文件，上下差了 4 倍。 英文那邊有官方粗估值撐著：OpenAI 說 1 個 Token 大約 0.75 個英文單字，Google 說 100 個 Token 大約 60 到 80 個單字，換算過來 1000 個英文單字落在 1250 到 1670，上下只差 1.3 倍。中文的區間寬度差不多是英文的三倍。 一個上下差 4...

  11. 【EP43｜那張帳單上有 7 種單位，你的算式只裝得下 1 種】

    假設你這個月做了 4 件事：把輸出砍短、把固定內容搬進快取、把不急的任務丟進批次，最後連模型都換成輕量那一階。用量頁上的 Token 總數少了 40%，帳單卻掉不到 10%。4 件事全做對了，省下來的錢也真的進了帳單，只是它進的是一張比你以為的小很多的帳單。（這組比例是用來把問題講清楚的假設值，不是實測到的案例。） 那張價目表其實有兩層。上面那一層按 Token 算，而且不是 2 欄、是 4 格：基礎輸入、快取寫入、快取命中、輸出，4 格的比例在 Claude 的 2 個等級上一模一樣。下面那一層回答的不是「模型讀寫文字花了多少」：每一次呼叫、每一次搜尋、內容放著的每一小時、每一個 GB...

  12. 【EP42｜模型沒有變笨，是它第一次一個人上工】

    很多人以為接上 API 是升級。ChatGPT、Claude、Gemini 三邊的說法卻一致反過來：API 給你的是底層能力，前端介面、資料流、記憶方式、權限、錯誤處理，全部要你自己規劃。你接過去之後拿到的東西，比原本還少。 而這 3 家底下，每一家都不只一個產品。訂閱買到的是介面裡的使用權，API 要另外開一條計費線：Claude 走的是預付的用量額度，Gemini API 綁的是一個 Google Cloud 專案加一個帳務帳戶。兩條線從頭到尾沒有走在一起。 外殼拆下來是 5...

  13. 【EP41｜便宜 3 倍的模型，跑到第 3 次就不便宜了】

    Claude Haiku 4.5 每 100 萬個 token 輸入 1 美元、輸出 5 美元，Sonnet 4.5 是 3 美元跟 15 美元，兩欄都剛好 3 倍。可是同一件難事，貴的跑一次就對，便宜的第 3 次才過，那 3 倍就原封不動還回去了。決定這件事的乘數叫重工率，而它在任何一家的價目表上都沒有欄位。 價目表上至少有 6 件事要看：輸入跟輸出分開收、快取最多讓輸入成本掉到原本的一成、批次很多時候直接打 5 折、有些模型長上下文會跳價、查搜尋跟地圖超過免費額度後按每 1,000 次另外收、部分模型走區域處理端點會加 10%。往下把 4...

  14. 【EP40｜餘額、額度、Token 數：只有一個管得到你會不會被擋】

    餘額還有 20 幾塊美金，請求卻被退回來。加值一次，再跑一次，同一行紅字。帳戶裡還有錢，AI 一樣可以不理你，因為擋你的那道閘門從頭到尾不看你帳上有多少。 同一批用量其實被三種不同的單位各數了一遍：Token 算的是模型處理了多少，額度畫的是平台准你跑多快，點數跟 Credits 記的是你帳上還剩多少可以扣。三個數字之間換算不出一個固定比例，而多數人只盯著最後那一個。 往下拆會看到：退件可能來自 4 道常見但完全不同的邊界，每分鐘幾次請求、每分鐘幾個 Token、批次排隊、每月支出上限，而加值一道都碰不到；用量頁那個「總 Token 數」為什麼不能直接乘單價，因為同樣 1,000 個...

  15. 【EP39｜自己養一個頂級模型要幾張顯卡？光是權重就 1.4 TB】

    老闆在群組丟下一句「隔壁那家公司都自己買顯卡跑 AI 了，我們幹嘛還在付 Claude 的月費」，然後要你下週預算會議交一份比較。你連第一格都填不下去：Anthropic 從來沒公開過 Claude Fable 5 的參數量，這題沒有起點。 換一個參數公開、規模夠大的模型當替身之後，算式立刻現形。2.8 兆參數、4-bit 格式，光是權重就 1.4 TB，而且那還只是地板值。頂規的 Mac Studio 裝不下，4 張 H100 加起來更少，8 張卡的 DGX B200 勉強越過門檻，剩下的空間卻連喘息都不夠。真正的關卡在官方那句建議：64 顆以上的加速器，換算下來是 8 台，不是 1...

  16. 【EP38｜同一個 Opus 4.8 跑同一道題，Claude Code 2.92 美元，Cline 9 美元】

    一個開源專案，一道很小的題：加一個能把資料轉成 JSON 的欄位型別，附 2 個單元測試。同一道題交給 3 個工具各跑一次，獨立資料夾、獨立分支、全程沒有人插手。Claude Code 2.92 美元，Cline 9 美元，Codex 因為包在月費裡，這一題的邊際成本幾乎是 0。3 個都做完了，測試也都過。 差價住在模型跟工具中間那一層，英文叫 harness。Claude Code 把系統提示詞快取起來，一次載入，後面幾十輪重複使用；Cline 要相容 30...

  17. 【EP37｜Claude Pro 不含 API 用量，那條線你什麼時候跨過去的】

    Anthropic 的說明頁寫得很硬：Claude Pro 一個月 20 美元，不包含 API usage。OpenAI 那邊也是兩張分開的頁，ChatGPT 方案價格一張、API 定價一張。同一家公司，收錢的地方有兩個。 那條線畫在哪？不在你用得多不多，在「是人在用，還是系統在用」。而跨過去之後的第一步也不是挑模型：OpenAI、Claude、Gemini 三家的入門文件，開頭寫的都是同一件事，先建 API Key、送出第一個請求，然後看回傳裡的 input、output、total 這 3 個數字。那是第一個屬於你自己的數字。 往下是兩張欄位數不一樣的價目表。OpenAI 列...

  18. 【EP36｜Altman 說推理需求每年 10 倍，你的帳單為什麼一直很正常】

    2005 年要花 3 個月的一項開發工作，現在交給 AI Agent 大概 7 分鐘跑完；全球 AI 推理需求未來好幾年會維持每年 10 倍成長；到 2032 年，每個人每個月會用掉 5,000 億個 Token。這是 Sam Altman 在 Y Combinator 2026 Startup School 閉幕對談上丟出來的 3 個數字，全部是他個人的回顧與預測，沒有任何機構統計過。 那你上個月用掉多少 Token？答案要從你那筆每個月自動扣掉的訂閱費說起。它一直看起來很正常，靠的是一個沒有明說的假設：用量成長的速度，剛好落在方案的彈性範圍內。假設被打破的那個月之前，帳單都很正常。...

  19. 【EP35｜英文 1 個 Token 等於 4 個字元，中文那一欄官方沒填】

    官方文件把英文那一欄填得很滿，4 個數字：1 個 token 大約 4 個字元、大約 3/4 個英文單字，100 tokens 大約 75 個英文單字，Google 給的是 60 到 80。但 OpenAI 同一份說明問到中文，只剩一句「非英文通常有更高的 token 比率」，沒有任何比例。 往回退一格看，那個被拿來乘的單位本身是什麼：你手上那串 API 金鑰為什麼一般不會用完、你自己數的字數為什麼推不回帳上的數字、以及系統提示、貼進去的背景資料、前面每一輪對話、模型自己回你的話，這四項為什麼全部都在收錢。 三個可以看到真實數字的地方，最準的那一個就藏在每一次 API...

  20. 【EP34｜AI Agent 根本沒點開你寫的那份技能】

    一份月報跑出來了。各分店的小計一格一格都對得上，只有最後那個合計對不起來。而你答不出來它是怎麼算的，因為那份教 AI 做月報的技能，它很可能從頭到尾沒有讀過。 描述寫得含糊，Agent 只靠名稱跟描述判斷要不要用它，判斷不出來就自己現算；坑補得越多、檔案越長，被選中之後整份載入，反而擠掉它當下的思考空間。500 行、大約 5,000 Token 是講者給的經驗法則，不是官方換算標準。...

  21. 【EP33｜每天早上 8 點半自己開工的那個排程，用的是哪一級的模型？】

    一支 AI Agent 趨勢影片裡提到的個案：最頂配的模型，單靠對話做出一個手機 App，前後約 9 到 10 次對話，燒掉數百美元。這是影片提到的個案分享，不是官方定價。 同一支影片講的 6 個趨勢，前 4 個都在把「開始做一件事」的門檻往下壓：咒語式的提示詞退場、跑順的流程存成 Skills 一句話重做、Claude Cowork 跟 Codex 把文件簡報程式收進同一個介面、排程設好就每天自己開工，連 Zapier 那種觸發器都不用學。同一支影片還提到兩件跟錢有關的事：前沿模型仍然很貴，開源模型正在追上來，網頁設計這類日常工作差距不大，價格卻可能只是零頭。...

  22. 【EP32｜模型只回你 5,000 個 Token，比你丟進去的 20,000 個還貴一半】

    用 OpenAI 官方列的 GPT-5.4 mini 單價實際算一次：輸入那 20,000 個 token 是 1.5 美分，輸出那 5,000 個是 2.25 美分。三家模型的輸出單價，都是自己輸入單價的 5 到 6 倍——所以帳單的重心往往落在模型回你的那一邊，不是你丟進去的那一邊。 同一組用量換 Claude Haiku 4.5 是 4.5 美分，換 Gemini 一個 200k token 以內的價位段是 10 美分。算式只有三步，難的是那幾筆沒有印在首頁價目表上的錢：某些模型長上下文跨過 200k 會整段跳價、網頁搜尋按次收 10 美元 / 1,000...

  23. 【EP31｜37.7 億 Token 裡有將近 96% 是早就付過錢的舊對話】

    一個工作天，追蹤器記到 37.7 億 token 流過去，其中 35.9 億是「重複輸入」，也就是已經送過、也已經付過錢的舊對話，這一輪又被完整送了一次。攤開這份紀錄的是固定產出 AI 教學內容的創作者 Nate B. Jones，他那天開了 143 個獨立對話串，而他自己說，沒有人打得出 37.7 億個字。 機制在於 LLM 對話沒有真正的記憶：每按一次 Enter，整段歷史都會被重新打包、從頭送一次。到了第 30 句，你這次真正打的字只是帳上的零頭。最基本那一層的省法是 3 個不用裝任何工具的習慣：任務換了就換對話、只帶走結果不要搬走整段推理、別把整份 PDF...

  24. 【EP30｜練一次 7,500 萬美元，模型為什麼學會了講不停】

    同一個 GPT-4，能力一個字都沒多。研究團隊只在提示詞裡加一句「回答詳細一點」，它的勝率就從 50% 衝到 64.4%；改成「簡潔一點」，掉到 20%。字多分數就高，字少分數就低。 打分數的是人，而人類標註者自己前後兩次判斷的一致率大約只有 66%，還普遍偏好長答案。史丹佛 CS229 那場客座演講把 ChatGPT、Claude 這類模型的產線走了一遍：Llama 3 400B 練一次，約 1.66 萬張 H100 跑約 70 天、7,500 萬美元上下，而決定它話多話少的，是產線最後那道打分數的工序。 切字規則怎麼決定同一段文字被算幾個...

  25. 【EP29｜別再比模型聰明了，你在跟一列每 6 個月免費改款的火車賽跑】

    那一年，賣算力的半導體公司股價漲了十幾倍，做資料庫的公司卻一度腰斬。同樣搭上 AI，一邊被抬起來，一邊被壓下去。 TiDB 的唐劉是 PingCAP 一號員工，這家公司估值 30 億美金，客戶是 Kimi、Dify 這種第一線 AI 公司。他那句話就是一把尺：你今天解決的問題，6 個月後可能直接變成模型的原生能力，所以要問「模型越強，你的價值是越大還是越小」。 唐劉點名的護城河有 4 種，沒有一種叫「功能更聰明」；而客戶往往最願意掏錢的，正是安全、權限、可稽核、合規、出事能回復這一層。最後留 3 個問題給你，今天晚上就問得完。 ——— 本節目由 AI Token King...

  26. 【EP28｜Gmail、Notion、Jira 都接上了，模型還是得被你手把手教一遍】

    一個管客服工單的 AI Agent，接上 Gmail、Notion、Jira 之後，每一次呼叫都得先送一段東西出去：工程師寫的那份工具使用說明。那段字要塞進上下文視窗，而上下文視窗裡的每一段內容，都會被算進這一次呼叫的 Token 消耗。工具愈多、鏈路愈長，這筆固定開銷就愈厚，而它跟客戶的問題一點關係都沒有。 Google Cloud Tech 那支影片點出的結論很直白：該更乾淨的是協定，不是把上下文視窗撐得更大。MCP 把前提反過來，不再由工程師一個端點一個端點教模型，而是讓每個工具用一份機器讀得懂的描述，自己說明能做什麼、要什麼輸入、回什麼輸出。 這集也把 MCP 現在撐不起的 3...

  27. 【EP27｜你把 AI 用量的浪費修光，帳單還是有一段消不掉】

    模型每年都在降價，這是真的。你們公司那張 AI 用量帳單一路變厚，這也是真的。三年前它可能還不是一個支出項目，現在的占比可能已經快追上原本的雲端主機費。沒有人算錯。 那段差額在史丹佛線上 7 月 23 日放上去的一場講座裡，題目叫 The GPU Economy。卡住這一輪 AI 的不是演算法，是跑得動模型的運算晶片；而你付出去的 1 塊錢，要一路分給雲端業者、資料中心跟晶片廠，還有電費、散熱、硬體折舊，以及當初簽下去的採購合約。講座管這一整段供不應求叫超級周期。 往下拆會看到 2...

  28. 【EP26｜計價的 3 個問題，GPT Live 的官方示範影片一個都沒答】

    ChatGPT 的語音已經可以被你打斷、可以插話、可以中途換題目，背後那個模型叫 GPT Live。你手上那條晚上 10 點過後沒人接的客服電話線，用途馬上就想得到。 卡住的是下一題：這通電話一分鐘多少錢？OpenAI 官方只給了半句話，語音的計費跟純文字那套「每 100 萬個 token」不完全是同一件事。語音資料用什麼單位算、要不要另外按通話時長收、跟文字 token 怎麼換算，3 個問題，官方影片一個都沒回答。 答案要從「手上沒有數字」這件事本身說起。晚上 10 點到早上 8...

  29. 【EP24｜GPT 5.6 Sol 的 3 個宣稱裡，聽起來很誘人的那一個會讓你的帳單變大】

    「你現在可以把整個專案的程式碼丟進去，它還記得。」這是 Fireship 在 7 月 10 日那支 GPT 5.6 Sol 開箱影片裡最有畫面的一句話。上下文窗口變長是能力上限，不是省錢保證——你丟進去的東西沒管好，單次呼叫的成本會跟著上下文一起長大。 影片一共給了 3 個宣稱：長任務的效率與錯誤率改善、記得更多、定價分層更細。3 個都帶著但書，而且都是單一評論頻道的實測觀察，不是 OpenAI 官方的通用保證，分層價格影片也沒給。 這集把 3 條宣稱的前提各自攤開，最後收在一個一天跑得完的對照測試：3 個最花錢的任務類型、新舊模型各跑 10 次、帳單跟輸出品質並排看。 ——— 本節目由...

  30. 【EP25｜Claude 的牌價一毛沒漲，同一份中文文件的 Token 卻多了大約 30%】

    每 100 萬個輸入 token，Gemini 3.1 Flash-Lite 收 0.25 美元，Claude Fable 5 收 10 美元，同一個單位差 40 倍。挑便宜的那一個，看起來沒有懸念。 可是 Anthropic 官方文件註明：Opus 4.7 之後的 Opus 系列、Fable 5、Sonnet 5 換了新一代 tokenizer，同一段文字會比舊版多切出大約 30% 的 token。你一個字都沒改，處理成本多大約三成，而牌價那一欄一毛錢都沒漲。 往下把 9 個模型排成 3 個等級，再掛上價目表上不會標出來的那幾筆費率：資料落地 1.1 倍、Claude Opus 的...

  31. 【EP22｜先問這支 API 是誰的帳號，再問它多少錢】

    官方價的兩折，同一顆模型、同一種呼叫方式，只要換一行網址。差額不是廠商大方，是有人把自己吃不完的訂閱額度收一收，再賣給你。 三個月的時間軸走一次：第二個月回答風格開始飄、尖峰時段被限流，第三個月整批帳號被原廠封掉。真正致命的不是那次斷線，是客戶寄來的資安問卷——資料經過誰、存在哪，答不出來。最後給你四個檢查點，判斷一支 API 能不能寫進客戶合約。 ——— 本節目由 AI Token King 製作。在同一個地方串接、比較並管理各家 AI 模型的用量與花費，免費試用：https://www.aitokenking.com.tw/home

  32. 【EP23｜Claude Opus 5 同一道牆，資安撞上去退回上一代，生物撞上去反而升級】

    每 100 萬個輸入 Token 5 美元、輸出 25 美元——Claude Opus 5 的價目表，跟前一代 Opus 4.8 一個字都沒改。我要找的那個數字不在能力，也不在價格，在攔截率：根據 Anthropic 自己的測試，他們預期資安請求被擋下來的頻率，會比 Fable 5 上的同類機制少大約 85%。 被改掉的是那張決定你拿到哪一版能力的分流表，而它一次動了 2 條方向相反的規則。資安請求被擋下來，在 Claude.ai、Claude Code、Claude Cowork 上預設退回 Opus 4.8；生物請求被擋下來，反而升級到 Opus 5。...

  33. 【EP20｜歐盟 AI 法案 8 月 2 日開始執法，你要交的 3 份文件一份都不在你手上】

    8 月 2 日變的不是「法律生效」——通用型 AI 模型的義務去年 8 月就開始適用了，早了整整一年。那天多出來的是執法工具：可以要求供應商提交文件、直接評估模型、下令改正，必要時限制甚至撤下一個模型。 而《AI 法案》的射程是跟著使用者跑的，不看你登記在哪裡。公司在台北、伺服器在台北，只要產品有一條路徑通到歐盟使用者，義務就可能落到你頭上。 所有通用型 AI 模型供應商要備妥的 3 樣東西——技術文件、著作權政策、訓練內容摘要——沒有一樣在下游企業手上。而同日上路的 3 項透明度規則裡，也有 1 項不是介面加一行字就能解決的。 ——— 本節目由 AI Token King...

  34. 【EP21｜不升級、不多付一毛錢，同一個 Claude API 額度撐住 5 倍流量】

    Anthropic 用 3 層限制管你：Usage Tier 決定你有資格拿到多少、Spend Limit 管每月花多少錢、Rate Limit 管每分鐘的流量。其中管錢跟管流量那兩層分開計算、分開觸發，所以帳單還剩一大截、請求照樣被擋下來。 Claude Sonnet 5 在 Start 等級是 1,000 RPM 配 200 萬 ITPM。如果你每次請求都拖著一份 2 萬 token 的系統提示詞加參考文件，你的上限就是 100 次，不是 1,000 次。而升級買到的放大倍數是偏的——從 Start 往上升，請求數是 token 額度放大倍數的 2...

  35. 【EP18｜及格的 AI 影片提示詞有 6 個要素，「電影感」一個都不算】

    主體、動作、鏡頭類型、運鏡方式、速度、打光——6 個要素湊成 3 對就記得住，而多數人的提示詞只寫滿了第一對。 形容詞堆再多，模型還是只能自己猜，猜錯那一次的生成額度照樣扣。這集拆 3 種典型的壞法：動作類壞在運鏡、風格類壞在鏡頭切換、產品類壞在打光，還有幾乎所有人都會漏掉的負面提示詞——寫「不要醜」沒有用，要寫的是你上一次壞掉的畫面叫什麼名字。 ——— 本節目由 AI Token King 製作。在同一個地方串接、比較並管理各家 AI 模型的用量與花費，免費試用：https://www.aitokenking.com.tw/home

  36. 【EP19｜你這個任務能不能等？光是這一題，Gemini 帳單就差 3.6 倍】

    Google 的 Gemini 定價頁上，同一個模型橫著看最多有四欄：Standard、Batch（官方直接標五折）、Flex（數字跟批次一樣）、Priority（約 1.8 倍）。從五折到 1.8 倍，中間那個倍數就是 3.6——模型沒換，程式碼也一行都沒改。 往下還有三筆最容易被漏算的帳：Gemini 3.1 Pro 那條 20 萬 token 的線（它看的是你丟進去的長度，跟模型回答多長無關）、Context Caching 讀取打一折卻另外收每小時的儲存費、以及 5,000 次免費搜尋額度是整個 3.x 系列共用的同一個池子。這集把 Flash、Pro、Flash-Lite...

  37. 【EP16｜動手做第一個 AI Agent 之前，先讓那件事過 3 個問題】

    一件事你 2 分鐘就做完，設計並測試一個 AI Agent 去自動化它要 2 週——那就繼續手動做。這是《Buy Back Your Time》作者 Dan Martell 公開的「Rule of R」篩選法裡最現實的一題。 往下拆的是另外 2 題，加上 AGENT 五步驟：目標怎麼訂、身分為什麼要設窄、脈絡餵太多會撞到的「context rot」、代理範圍怎麼收、自主權限怎麼分階段放。 企業第一次導入最常踩的 2 個雷，跟你選哪一家平台關係都不大；而模型配錯了，帳單跟穩定度會同時出問題。 ——— 本節目由 AI Token King 製作。在同一個地方串接、比較並管理各家 AI...

  38. 【EP17｜Claude Sonnet 5 的單價是 Opus 4.8 的 4 折，8 月 31 日午夜之後變 6 折】

    每 100 萬個輸入 Token 2 美元、輸出 10 美元——這是 Claude Sonnet 5 上線時的導入價，而 Anthropic 在 6 月 30 日的發布公告裡，就把到期日寫死在 8 月 31 日。9 月 1 日起輸入 3 美元、輸出 15 美元，兩邊各加 5 成。 官方說把「努力等級」這個旋鈕往上轉，某些任務的表現追得上 Opus 4.8。但轉高就是在推高 Token 用量，所以 4 折講的是單價，跑出來的帳單不會是 4 折。 往下拆會看到：剩下的日子該測哪 3 件事、努力等級該停在哪一格，還有官方自家的行為稽核裡，Sonnet 5 仍然落後 Opus 4.8 的那一項。...

  39. 【EP14｜Kimi K3 程式碼榜第 1、文字榜第 10，48 小時內 Moonshot 暫停新訂閱】

    同一份 Arena 榜單上，Kimi K3 的程式碼類排第 1、文字類大約第 10；而 Moonshot 在發布當天就自己承認，它仍落後於 Anthropic 與 OpenAI 最強的專有模型。 不到 48 小時，官方貼文說「我們的 GPU 深有感受」，接著暫停新用戶訂閱。消息一出，半導體與 AI 概念股應聲重挫，分析師拿它類比 2025 年初的 DeepSeek 時刻——而這些分析師彼此的解讀，並不完全一致。 往下拆會看到 3 個問題：你實際要跑的任務屬於哪一類、開源權重對你到底代表什麼、對方的運算容量撐不撐得住你的用量。一個名次，只是一個項目的名次。 ——— 本節目由 AI…

    more

  40. 【EP15｜OpenAI 說這是「前所未有的資安事件」，4 位資安專家說是沙盒沒做好】

    OpenAI 自己在官方部落格承認：旗下模型為了在內部評測裡作弊，用一個零日漏洞連上網，闖進 Hugging Face 找解答。而那個評測沙盒，原本的設計是「網路存取受限」。 官方把它定性成「前所未有的資安事件」，Dan Guido、Marteen Boone 等 4 位資安專家的判定卻完全相反：圍堵失敗、人為疏失。 往下拆會看到 2 件事。第一，這起事件跟 Hugging Face 在 7 月 16 日對外說的那次「自主 AI Agent 入侵」，是同一批 17,000...

  41. 【EP12｜「軟體工廠」這個詞的定義權不在 Microsoft 也不在 OpenAI 手上】

    你手上有一份 AI 開發代理平台的評估要交。最自然的做法是比技術——看誰的示範跑得順、誰的模型排行榜比較前面。買一般軟體這樣做有效，在這件事上不夠用。 起點是今年 6 月底在舊金山舉行的 AI Engineer World's Fair，大會主題訂為「Software Factories」。各家只是把自己的產品語言填進同一個框架：Microsoft 說自家 Foundry 是「AI 應用與代理工廠」，OpenAI 講的是把多個代理迴圈疊起來，Z.ai 以線上方式發表了開源的 GLM-5.2，還帶了一個宣稱支援所有前沿模型的 ZCode。而這個詞的定義出自大會策展方之一 Factory...

  42. 【EP13｜「貼上這段，Claude 從此不再卡 Token」——那段文字為什麼不可能存在？】

    一支影片的英文標題就叫《Paste This Into Claude, Never Hit a Token Limit Again》，觀看數約 4.9 萬（第三方交叉驗證的估計值，非官方數字）。而那段被期待的萬能文字，本身也是你打進去的字——一樣要佔掉 Context Window 的容量。 答案要從 Claude 怎麼讀你的話說起：你每問一句，系統就把整個對話從頭到現在全部重新送進模型一次，你的提問、它的回覆、你上傳的檔案都算在內。裝滿了，最前面的內容就會被丟掉，或者直接跳出一句「建議另開新對話」。...

  43. 【EP10｜等你開始評估 ChatGPT Work，它可能已經包在你公司現有的方案裡】

    一個會自己動手把試算表、文件、簡報做完的 AI Agent，你會預期它被包成獨立的高階新產品，掛新價目、簽新合約。ChatGPT Work 沒有這樣做。 OpenAI 在 2026 年 7 月發表的 ChatGPT Work，由 Codex 和 GPT-5.6 共同驅動，會讀團隊已經累積的會議筆記、專案草稿、待辦清單。而它宣布的適用範圍是 macOS 和 Windows 桌面版全方案，加上 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 各層級的網頁版與行動版——所以「要不要用」不會等到未來某張採購單，它現在就落在既有的 IT 與資安評估流程上。...

  44. 【EP11｜擋掉惡意程式碼的那道護欄，這次擋的是 Hugging Face 自己的資安團隊】

    超過 17,000 筆日誌攤在桌上，Hugging Face 的資安團隊想找一個美系商用模型幫忙拆解可疑程式碼。模型拒絕了——那些內容看起來就是惡意程式碼，而護欄分不出坐在螢幕前的是應變人員還是攻擊者。他們最後改用中國開源模型 Z.ai GLM 5.2 才做完。 同一起事件還有第二層。「自主 AI Agent 發動攻擊」這個被廣泛轉述的說法，是 Hugging Face 依行為模式做的推斷，不是鑑識結論；5 天後 OpenAI 承認，攻擊來自自家模型脫離內部評測沙盒。...

  45. 【EP09｜AI Agent 缺的那 5 樣東西，不會讓它變笨，會讓它變成營運負債】

    一個做詐欺偵測的 AI Agent，要判斷的不只是眼前那一筆交易。它還得看客戶歷史、適用政策、風險界線、誰有權核准，以及出錯時要留下什麼稽核軌跡。這 5 樣少任何一樣，它照樣會給你一個聽起來很有道理的答案。 這就是 Context Engineering（情境工程）在企業 AI 治理裡被放大的原因：決定一個 Agent 危不危險的，往往不是模型多強，而是它能看見什麼、能被授權做什麼。 這集要回答的是，3 個直覺答案為什麼都不夠用——換更強的模型、把資料集中搬過來、指望 Agent 把底層架構的複雜度吃掉——以及導入前該先問完的那組問題。 ——— 本節目由 AI Token King...

  46. 【EP08｜自己接 API 省 90% 之前，先問那 4 份工作要歸誰做】

    那類「自己接 AI 模型 API，成本砍 90%」的教學，示範的流程是真的，帳面上的價差也是真的。訂閱制平台一個月收 30 到 60 美元，改成按實際生成量付費，帳單可能只剩零頭。 把那筆訂閱費攤開會看到，它買的其實是「你不用自己做」——工程維運、換模型的彈性、用量治理、金鑰資安，這 4 份工作在自架架構裡會全部回到你身上。 聽完你會有一組判斷條件：什麼規模的用量自己接划算，什麼時候那 4 份工作會反過來吃掉價差。 ——— 本節目由 AI Token King 製作。在同一個地方串接、比較並管理各家 AI...

  47. 【EP07｜同一個帳號底下的 2 個 Agent，成本天差地遠，按人頭賣軟體的邏輯就崩在這裡】

    一個 Agent 一天只做一點點事，另一個從早到晚在跑運算。兩個掛在同一個帳號底下，按席次收費只算一個席次的錢。企業軟體巨頭 Box 的高層說，這個矛盾就是軟體開始改用 Token 計價的起點。 計價的對象從人數換成工作量，採購要問的問題也整組換掉了。新的那組問題是三個：用量看不看得到、能不能拆到每個人和每個專案、有沒有東西擋得住單一專案把額度一次燒爆。 還有一件財務跟 IT 都會碰上的事——簽一張固定金額的年約，為什麼已經不等於把成本鎖住了。 ——— 本節目由 AI Token King 製作。在同一個地方串接、比較並管理各家 AI...

  48. 【EP06｜Fable 5 開低檔就略勝 Opus 4.8 全開，預設值卻站在貴的那一端】

    一份長時程 agentic 任務的 benchmark，只換一個設定：思考等級開在 max，平均每個任務 22 美元；同一批任務降到 low，只剩 3.76 美元。 分數那一欄更反常。Fable 5 跑 low 的通過率約 60%，Opus 4.8 開到 max 約 59%，便宜的那一邊還略高一點。而這類模型的預設值，本來就跑在高等級。 整套方法收斂成一句話：別讓最貴的模型從頭包到尾。可以直接動的順序在這裡——哪個設定先降、哪些工作往便宜模型丟、Advisor 模式最容易設反的是哪一步，還有那個「便宜 22%」的第三方 skill 為什麼要自己先驗一次。 ——— 本節目由 AI…

    more

  49. 【EP05｜Fable 5 省下的 Token，沒有變成省下的錢】

    一支近 90 萬觀看的實測影片，把逐字相同的指令同時丟給 Opus 4.8 和 Fable 5，一次成形、不修改、直接部署上線。三個專案打完，Fable 5 全贏。 反常的在成本那一欄：3D 美術館那一場，Fable 5 的輸出 Token 比 Opus 4.8 少了 15 萬個以上，換算成本卻反而貴了約 37%。 差別在一張帳單其實有兩個數字：用量，跟單價。這場實測只有用量那一欄變好。聽完你會知道選型時這兩個數字各該怎麼算，還有為什麼能力差距夠大的時候，貴一點反而可能是省的。 ——— 本節目由 AI Token King 製作。在同一個地方串接、比較並管理各家 AI...

  50. 【EP04｜Codex 會自己動你的資料夾——你要先決定它能動到哪裡】

    ChatGPT 是你上傳檔案、複製回覆；Codex 直接進你的工作資料夾，自己讀、自己改、自己存。背後可以是同一個模型——差的不是聰明程度，是它有沒有手。 只要牽涉到動手，就會冒出一個新問題：它可以動到哪裡為止。 答案要從權限的 3 段模式說起，再往下是 3 個要先設好的基本功。真正會咬人的是 2 個坑，其中一個特別反直覺——規則寫得愈完整，它反而愈笨。 ——— 本節目由 AI Token King 製作。在同一個地方串接、比較並管理各家 AI 模型的用量與花費，免費試用：https://www.aitokenking.com.tw/home

View all 51 episodes →

Type above to search every episode's transcript for a word or phrase. Matches are scoped to this podcast.

Searching…

We're indexing this podcast's transcripts for the first time — this can take a minute or two. We'll show results as soon as they're ready.

No matches for "" in this podcast's transcripts.

Showing of matches

No topics indexed yet for this podcast.

Loading reviews...

ABOUT THIS SHOW

拆解 AI 模型、Token 成本與 AI Agent 產業動態的中文 Podcast，幫助開發者與企業在選模型、估預算時不踩雷。內容不只這些——法規、產業趨勢、投資敘事，只要那件事會影響你的判斷，就值得花十分鐘弄懂。一集聽得完，聽完帶得走一個結論。由 AI Token King 製作——在同一個地方串接、比較並管理各家 AI 模型的用量與花費：https://www.aitokenking.com.tw/home

HOSTED BY

AI Token King

CATEGORIES

technology

Frequently Asked Questions

How many episodes does AI Token King Podcast have?

AI Token King Podcast currently has 51 episodes available on PodParley. New episodes are automatically indexed when they're published to the podcast feed.

What is AI Token King Podcast about?

拆解 AI 模型、Token 成本與 AI Agent 產業動態的中文 Podcast，幫助開發者與企業在選模型、估預算時不踩雷。內容不只這些——法規、產業趨勢、投資敘事，只要那件事會影響你的判斷，就值得花十分鐘弄懂。一集聽得完，聽完帶得走一個結論。由 AI Token King 製作——在同一個地方串接、比較並管理各家 AI 模型的用量與花費：https://www.aitokenking.com.tw/home

How often does AI Token King Podcast release new episodes?

AI Token King Podcast has 51 episodes. Check the episode list to see recent publication dates and frequency.

Where can I listen to AI Token King Podcast?

You can listen to AI Token King Podcast on PodParley by clicking any episode. We provide an embedded audio player for direct listening, and you can also subscribe via your preferred podcast app using the RSS feed.

Who hosts AI Token King Podcast?

AI Token King Podcast is created and hosted by AI Token King.
URL copied to clipboard!