现在市面上一堆AI工具，让人眼花缭乱
小北我几乎把所有主流的AI工具都碰了一遍，而且都是付费用户，比如我现在手上在用的：
大模型：
Gemini，一个月20美金
ChatGPT一个月20美金
Claude 一个月129美金（之前一个月200美金）
Kimi 2.5 一个月199
自动化
Comet一个月20美金
N8N 一个月24欧 （我部署在官网上）
做图的：
Lovart 一个月45美金
YouMind 一年700多
Seed AI一年600多
美图工作室：按月30元
包括一些做视频的，充值积分这还不算各种服务器，API的钱，包括第三方数据接口，比如afiy
一个月我算了一下，大概在1000美金
因为用了这么多，所以我才能知道感知不同大模型，哪些适用于我公司，因为，我的理念是
多付费，最后反而是少付费
所以，写这篇文章，我肯定是比较有发言权的。
这里，我先说一件很多人没意识到的事：不同大模型之间的差异，远比你想象的大。
不是”差一点”，是”完全不是一个级别”。
很多人觉得凑活，都差不多，但是用对了模型，和随便抓一个来用，结果可以天差地别。
这绝对是我用下来最真实用下来的感受。
所以，在讲工具之前，我想先把这个前提说清楚：
每个工具都有它最擅长的地方，但首先你得用对模型。 用错了，再好的工具也白瞎。
接下来我说说我的分工逻辑，以及每个工具我为什么这么用
希望这篇文章对你有帮助。
Claude Code 当之无愧我的神，这是我用得最重的工具，没有之一。
我是用max，贵是真的贵，一个月几百块，加上公司的，一个月几千块了。
但是好用是真的好用。
举个最直接的例子：n8n 工作流自动化
很多人说 n8n 难，踩了一堆坑，折腾半天跑不起来。但说实话，这个问题有一半不是 n8n 的问题，是模型选错了。
你用那些不对口的的模型来解决 n8n 的报错，当然效果差，代码修了又坏，逻辑绕来绕去。
但换成 Claude Code + Opus，完全是两个世界。
很多 workflow 的 bug 它自己就能定位修复，不用你手动查日志、一条条试。
如果再叠上 n8n 的 MCP，工作流做起来就跟喝水一样。
我说这句话，优联荟的同学大部分都能深刻体会，同样的任务，模型不一样，效果真的完全不一样。
很多人没有付费过，所以不懂的什么是王者，以为什么模型都可以凑活着来用，但是真的不一样。
它在写代码，理解产品逻辑、帮你做架构决策，这就是王者。
用一句话总结就是：做产品，首选，吊打。
至于Codex 我留着当备用，偶尔切换一下。
而且这两天，我还把我的claude code 集成到了飞书，和discord中来出来工作。
这样的好处是我建立一个群，群里有CC的bot，每个团队都能直接在群里问CC，让CC来处理工作。
这样我只要拿着手机就可以指挥命令工作了。
我主要是用来给建议、做头脑风暴。
它最大的优势是全面，能给你很多你自己没想到的角度，它会给你补出来，帮你防止思维缺漏。
不知道该问谁的问题，先扔给它，基本都能给你一个方向。我把他当作聊天来用
但我不敢真的让它去”干活”。
原因很直接：这家伙马屁太多了。
你随便说个想法，它先给你来一顿夸，夸完再接着说。时间长了，你根本不确定它说的是真心话还是哄你开心。
用来发散可以，用来做决策要小心。
AI 的浏览器，主要是用他来找信息、看背景。
比如，你在看亚马逊评论的时候，它帮你快速归纳消费者核心痛点；读一篇外文报道，它实时补充背景信息。
信息密度高的场景，用它效率翻倍。它不是用来生成内容的，是用来读懂内容的。
比如comet浏览器，他可以做自动化的内容，比如帮你设定时间，来监控竞品，全网搜索你想要监控的关键词信息
Google AI Studio，跑 Demo 的首选。
直连 Gemini 最新模型，免费额度大，速度快。很多人不知道，AI Studio 的免费额度其实非常慷慨，同样的 API 调用，在这里测试完全不花钱，非常适合早期折腾阶段。
我的用法是这样的：一个产品想法冒出来，先扔到 AI Studio 里快速跑一遍，看看逻辑通不通、效果大概在哪个水位。提示词也一样，在这里反复打磨，调好了再搬到正式项目里。
这个过程可能就是二三十分钟的事，验证了，接着做；验证不了，早点放弃，省了后面大量时间。
所以总的来说，我是Demo 用 AI Studio，产品用 Claude Code
Gemini 本身挺强，但我目前主要用它做两件事：
一是跟它的新功能
Google 更新节奏快，Deep Research、长上下文、Gems，隔一段时间就有值得学的东西；
二是教育优惠
有学生邮箱的话，Google One AI Premium 的折扣非常划算，是用上 Gemini Advanced 最省钱的方式。
另外人家体系强啊，Google drive给2T，还有NotebookLM，Google flow，都需要Gemini一个会员。
另外谷歌的Gemini CLI，也是很香
可以跑在终端里，免费，直接处理本地文档和文件——整理笔记、批量重命名、提取信息……非常方便。
不过我的第一选择都是claude code
很多人低估了 NotebookLM
我的用法：把原始资料（YouTube，PDF、文章、语音）全扔进去，让它整理成结构化内容。
当然每个知识库都是相似的内容，比如读书是读书的知识库，亚马逊是亚马逊的知识库。
它的核心优势是不瞎编，只基于你上传的资料回答，不凭空捏造。
我去，你能懂这个功能的意义吗？简直好处太强了
看文献、整理报告、给客户出汇报稿，精准度要求高的场景，用这个稳的一批。
他的用法实在太多了，有更高级的用法，我也打算在社群中分享下。
不过notebooklm，你给的数据是精准的，他的回答就是精准的，你要是给你的内容是一坨屎，那对不起，那些资料就会变成屎山。
说实话，我最开始付费 YouMind，是因为它的手绘风格 Infographic 做得真的好看。
我公众号很多手绘图就是用它出的，那种手绘质感在一堆 AI 生成图里很出挑。
除了这个，它还有两个我经常用的功能：YouTube 视频一键转结构化笔记，公众号文章批量收藏整理。做选题调研、分析竞品内容，基本都走这条路——信息量大、整理快。
不过要诚实说：现在这个工具对我的用处没以前大了。
很多它能做的事，我通过 Openclaw、Claude Code、NotebookLM 都能实现，而且往往还更顺手。
但手绘图这个需求它目前还是我的首选，这块还没找到更好的替代品。
我用 Grok 主要就一个原因：推特上有一堆 AI 牛人，他们的分析和前沿信息全在上面。
这些内容散在几百个账号里，你自己刷根本刷不完，也找不全。但 Grok 能帮你做这件事——它能直接访问 X 的实时数据，毕竟是自家产品，限制少，抓取能力比其他模型强不少。
说说我的实际用法：
所以我的主要场景是在信息的获取上。
跨境里面做图，我现在用Lovart
他有一个功能让我觉得非常值：图层编辑。
用法是这样的：
直接在 Lovart 上用Nao Banana 2 大模型生成产品图或场景图，如果生成的不满意，你在图层上直接做二次编辑
比如可以再换背景、加文案、调元素位置、改产品细节……
整个流程下来，出来的图达到可以直接上 listing 的水准。
对做跨境电商的人来说，这个组合解决了一个一直很难搞的问题：
AI 生成的图好看，但不能直接用，还差”最后一步”的精修。
Lovart 就是补那最后一步的工具。
以前这步要开 PS，或者找设计师改。现在自己就能搞定，而且速度快很多。
这一句是这样的，
想要生成好的结果，是需要用适合的大模型（花钱）
而大模型尤其是AI向着Agent方向发展，背后是要消耗token的（花钱）
你要给他赋予技能，比如skills，mcp，才能让他获取到精准数据（花钱）
这三笔加起来，每完成一个任务，都有一个实际的成本在那里。
所以问题来了：你这个人值多少钱？
于是，这就回到我之前写的文章，接下来的职场， 可能会变成这样，
公司雇一个人的成本，和用 AI 完成同等工作的成本，两个数字放在一起比。
可怕，接下来的薪资计算方法都变了
这个逻辑很残酷，但我觉得，这已经是行业里很多人心照不宣的事了。（当然是从产出的效益来比较）
能不能超过 AI 的成本上限，是接下来每个打工人都要认真面对的问题。
