微软上个月官宣6月1日起GitHub Copilot 全部计划转向按量计费usage-based pricing。原来每月19美元的订阅费变成19美元的token额度用完就得充。我用了一周时间把自己日常开发中 Copilot、Claude Code、Cursor 三个工具的实际 token 消耗量记下来算了一笔账。结果挺扎心的——按新定价算我一个月大概要花 47 美元比原来贵了一倍多。下面是具体数据和我找到的几个省钱办法。按量计费到底怎么算先搞清楚规则。微软的计费逻辑是按 token 收费不再按请求次数。一次代码补全可能消耗几百 token一次 Agent 模式的多轮对话可能吃掉几万 token。关键变化月费19美元变成19美元额度花完自动按单价续扣不同模型单价不同GPT-4o 比 GPT-4o-mini 贵大约 6 倍Agent 模式多步推理 工具调用消耗远高于普通补全没有无限用了重度用户直接受冲击微软自己说这叫迈向可持续的 Copilot 业务。翻译过来就是之前每个用户平均亏20美元个别重度用户亏80美元扛不住了。一周实测数据我记录了5个工作日的使用情况。开发场景是一个 Next.js Python 后端的项目日常工作包括写新功能、改 bug、写测试、做 code review。工具用量记录日期Copilot 补全Copilot AgentClaude CodeCursor周一约 8,000 token约 45,000 token约 120,000 token未使用周二约 6,500 token约 62,000 token约 85,000 token约 35,000 token周三约 9,200 token约 38,000 token约 210,000 token未使用周四约 7,100 token约 71,000 token约 95,000 token约 42,000 token周五约 5,800 token约 55,000 token约 150,000 token约 28,000 token周合计约 36,600约 271,000约 660,000约 105,000几个发现普通代码补全消耗不大一天不到一万 token大头在 Agent 模式——让 Copilot 帮你从头写一个模块或者重构这个文件一次对话就是几万 tokenClaude Code 用量最高因为它默认带上下文窗口比较大一次任务会把相关文件都读进去换算成钱按微软公布的 token 单价GPT-4o: 输入 $2.5/百万 token输出 $10/百万 token输入输出大约 3:1估算Copilot 补全周消耗约 36,600 token ≈ $0.15Copilot Agent周消耗约 271,000 token ≈ $1.90月度总额×4周约 $8.20看起来没超 19 美元别急。上面是正常节奏的一周。实际开发中总有那么几天要大改架构、批量重构、或者让 Agent 跑自动化测试。我翻了下周三的记录——那天我让 Copilot Agent 把一个模块从 REST 改成 GraphQL单次对话消耗了 62,000 token。如果一个月里有 4-5 天这样的密集使用月度消耗轻松翻倍。Anthropic 自己估计 Claude Code 的开发者平均日消耗是 $13-30。按这个数算一个月 token 开支可以到 $300-600。三个控制成本的办法办法一给 Agent 模式设 token 上限Copilot 的 VS Code 扩展可以在 settings.json 里配限制{ github.copilot.chat.maxTokens: 4096, github.copilot.chat.agent.maxIterations: 5 }maxTokens控制单次回复的最大 token 数。默认没有限制AI 会一直生成到它觉得说完了。设成 4096 能砍掉大量无效输出。maxIterations控制 Agent 模式的最大迭代轮数。Agent 模式下 Copilot 会循环执行思考→调用工具→检查结果每多一轮就多消耗一波 token。5 轮足够完成大多数单文件任务。办法二按任务选模型不是每个场景都需要最贵的模型。配置方法{ github.copilot.chat.models: { default: gpt-4o-mini, agent: gpt-4o } }日常补全和简单问答用 gpt-4o-mini价格约 GPT-4o 的六分之一只在 Agent 模式下用 GPT-4o。这一个配置就能砍掉大约 40% 的费用。Claude Code 也有类似的思路。在~/.claude/settings.json里{ model: claude-sonnet-4-20250514, thinkingBudget: 8192 }Sonnet 比 Opus 便宜不少大多数编程任务 Sonnet 够用。thinkingBudget限制推理 token 的消耗防止模型在复杂问题上想太久。办法三用本地模型兜底简单任务Ollama Continue.dev 可以在本地跑一个补全模型处理变量命名、简单函数补全这种不需要智能的活。装好之后在 Continue 的配置文件里加{ models: [ { title: Local Qwen, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b, apiBase: http://localhost:11434 } ], tabAutocompleteModel: { title: Local Autocomplete, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b } }本地跑 Qwen2.5-Coder 7B补全速度够快7B 参数在 M 系列 Mac 上推理延迟大约 50-80ms。复杂任务再切到云端模型。我实测了一下把简单补全切到本地之后Copilot 的日均 token 消耗从 8,000 降到 2,000 左右。一个月能省大概 $1.5不多但积少成多。Google 和 Anthropic 的定价对比既然 Copilot 改了计费方式顺便看看其他工具的价格Google 在上周 I/O 上发了 Antigravity 2.0 和 Gemini 3.5 Flash。3.5 Flash 的输出速度是同类模型的 4 倍价格不到一半。Google 给出的数据是如果把 80% 的 token 负载从其他前沿模型迁到 3.5 Flash一年能省超过 10 亿美元企业规模。对个人开发者来说Gemini 3.5 Flash 的 API 单价大约是 GPT-4o 的三分之一。Anthropic 的 Claude Code 按 API 调用收费没有月费打包。Sonnet 4 的输入价 $3/百万 token输出 $15/百万 token。Opus 翻倍。好处是用多少付多少坏处是没有上限保护——真遇到大项目一天烧 $30 不是开玩笑的。Cursor 目前还是 $20/月订阅制Pro 版包含每月 500 次快速请求。超出后降速但不额外收费。对中等强度使用者来说Cursor 的订阅制目前是最可预测的成本。简单总结工具计费方式月度成本中度使用月度成本重度使用Copilot6月后按量$15-25$50-100Claude Code按量$20-40$100-300Cursor Pro订阅$20固定$20固定降速Antigravity 2.0按量待定待定我自己的方案折腾了一周我最后的配置是这样的日常代码补全本地 Qwen2.5-CoderContinue.dev Ollama零成本中等复杂度任务Cursor Pro$20/月固定心里踏实重度重构和多文件任务Claude Code Sonnet 4按量计费但限制 thinkingBudgetCopilot 保留但调低优先级等6月看实际账单再决定要不要续这套方案跑下来月均开支大约 $45-60比纯用 Copilot Agent 或纯用 Claude Code 都便宜。一句话总结AI 编程工具的免费午餐阶段结束了。谁先学会控制 token 用量谁的开发成本就更低。
GitHub Copilot 下月改按量计费，我算了一周的 token 账单
发布时间：2026/5/23 7:35:43
微软上个月官宣6月1日起GitHub Copilot 全部计划转向按量计费usage-based pricing。原来每月19美元的订阅费变成19美元的token额度用完就得充。我用了一周时间把自己日常开发中 Copilot、Claude Code、Cursor 三个工具的实际 token 消耗量记下来算了一笔账。结果挺扎心的——按新定价算我一个月大概要花 47 美元比原来贵了一倍多。下面是具体数据和我找到的几个省钱办法。按量计费到底怎么算先搞清楚规则。微软的计费逻辑是按 token 收费不再按请求次数。一次代码补全可能消耗几百 token一次 Agent 模式的多轮对话可能吃掉几万 token。关键变化月费19美元变成19美元额度花完自动按单价续扣不同模型单价不同GPT-4o 比 GPT-4o-mini 贵大约 6 倍Agent 模式多步推理 工具调用消耗远高于普通补全没有无限用了重度用户直接受冲击微软自己说这叫迈向可持续的 Copilot 业务。翻译过来就是之前每个用户平均亏20美元个别重度用户亏80美元扛不住了。一周实测数据我记录了5个工作日的使用情况。开发场景是一个 Next.js Python 后端的项目日常工作包括写新功能、改 bug、写测试、做 code review。工具用量记录日期Copilot 补全Copilot AgentClaude CodeCursor周一约 8,000 token约 45,000 token约 120,000 token未使用周二约 6,500 token约 62,000 token约 85,000 token约 35,000 token周三约 9,200 token约 38,000 token约 210,000 token未使用周四约 7,100 token约 71,000 token约 95,000 token约 42,000 token周五约 5,800 token约 55,000 token约 150,000 token约 28,000 token周合计约 36,600约 271,000约 660,000约 105,000几个发现普通代码补全消耗不大一天不到一万 token大头在 Agent 模式——让 Copilot 帮你从头写一个模块或者重构这个文件一次对话就是几万 tokenClaude Code 用量最高因为它默认带上下文窗口比较大一次任务会把相关文件都读进去换算成钱按微软公布的 token 单价GPT-4o: 输入 $2.5/百万 token输出 $10/百万 token输入输出大约 3:1估算Copilot 补全周消耗约 36,600 token ≈ $0.15Copilot Agent周消耗约 271,000 token ≈ $1.90月度总额×4周约 $8.20看起来没超 19 美元别急。上面是正常节奏的一周。实际开发中总有那么几天要大改架构、批量重构、或者让 Agent 跑自动化测试。我翻了下周三的记录——那天我让 Copilot Agent 把一个模块从 REST 改成 GraphQL单次对话消耗了 62,000 token。如果一个月里有 4-5 天这样的密集使用月度消耗轻松翻倍。Anthropic 自己估计 Claude Code 的开发者平均日消耗是 $13-30。按这个数算一个月 token 开支可以到 $300-600。三个控制成本的办法办法一给 Agent 模式设 token 上限Copilot 的 VS Code 扩展可以在 settings.json 里配限制{ github.copilot.chat.maxTokens: 4096, github.copilot.chat.agent.maxIterations: 5 }maxTokens控制单次回复的最大 token 数。默认没有限制AI 会一直生成到它觉得说完了。设成 4096 能砍掉大量无效输出。maxIterations控制 Agent 模式的最大迭代轮数。Agent 模式下 Copilot 会循环执行思考→调用工具→检查结果每多一轮就多消耗一波 token。5 轮足够完成大多数单文件任务。办法二按任务选模型不是每个场景都需要最贵的模型。配置方法{ github.copilot.chat.models: { default: gpt-4o-mini, agent: gpt-4o } }日常补全和简单问答用 gpt-4o-mini价格约 GPT-4o 的六分之一只在 Agent 模式下用 GPT-4o。这一个配置就能砍掉大约 40% 的费用。Claude Code 也有类似的思路。在~/.claude/settings.json里{ model: claude-sonnet-4-20250514, thinkingBudget: 8192 }Sonnet 比 Opus 便宜不少大多数编程任务 Sonnet 够用。thinkingBudget限制推理 token 的消耗防止模型在复杂问题上想太久。办法三用本地模型兜底简单任务Ollama Continue.dev 可以在本地跑一个补全模型处理变量命名、简单函数补全这种不需要智能的活。装好之后在 Continue 的配置文件里加{ models: [ { title: Local Qwen, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b, apiBase: http://localhost:11434 } ], tabAutocompleteModel: { title: Local Autocomplete, provider: ollama, model: qwen2.5-coder:7b } }本地跑 Qwen2.5-Coder 7B补全速度够快7B 参数在 M 系列 Mac 上推理延迟大约 50-80ms。复杂任务再切到云端模型。我实测了一下把简单补全切到本地之后Copilot 的日均 token 消耗从 8,000 降到 2,000 左右。一个月能省大概 $1.5不多但积少成多。Google 和 Anthropic 的定价对比既然 Copilot 改了计费方式顺便看看其他工具的价格Google 在上周 I/O 上发了 Antigravity 2.0 和 Gemini 3.5 Flash。3.5 Flash 的输出速度是同类模型的 4 倍价格不到一半。Google 给出的数据是如果把 80% 的 token 负载从其他前沿模型迁到 3.5 Flash一年能省超过 10 亿美元企业规模。对个人开发者来说Gemini 3.5 Flash 的 API 单价大约是 GPT-4o 的三分之一。Anthropic 的 Claude Code 按 API 调用收费没有月费打包。Sonnet 4 的输入价 $3/百万 token输出 $15/百万 token。Opus 翻倍。好处是用多少付多少坏处是没有上限保护——真遇到大项目一天烧 $30 不是开玩笑的。Cursor 目前还是 $20/月订阅制Pro 版包含每月 500 次快速请求。超出后降速但不额外收费。对中等强度使用者来说Cursor 的订阅制目前是最可预测的成本。简单总结工具计费方式月度成本中度使用月度成本重度使用Copilot6月后按量$15-25$50-100Claude Code按量$20-40$100-300Cursor Pro订阅$20固定$20固定降速Antigravity 2.0按量待定待定我自己的方案折腾了一周我最后的配置是这样的日常代码补全本地 Qwen2.5-CoderContinue.dev Ollama零成本中等复杂度任务Cursor Pro$20/月固定心里踏实重度重构和多文件任务Claude Code Sonnet 4按量计费但限制 thinkingBudgetCopilot 保留但调低优先级等6月看实际账单再决定要不要续这套方案跑下来月均开支大约 $45-60比纯用 Copilot Agent 或纯用 Claude Code 都便宜。一句话总结AI 编程工具的免费午餐阶段结束了。谁先学会控制 token 用量谁的开发成本就更低。
