用Python量化AI订阅真实成本：Plus/Pro/Codex选型决策指南

“Plus 和 Pro 哪个划算”看似是价格问题，实际上是一个工作流成本问题。开发者购买 ChatGPT Plus、考虑 Pro 充值或准备长期使用 Codex 时，真正付出的不只有订阅金额，还包括等待、失败重试、人工修正和任务切换。反过来，更高档套餐也不一定自动降低返工；如果任务边界模糊、测试缺失，花更多钱仍可能得到不可验收的结果。

本文用一个可运行的 Python 小项目，把套餐选择转成可记录、可复盘的决策。我们不抓取账户数据，不读取 Cookie、Session 或支付信息，只让用户手工输入脱敏统计值，输出使用强度、时间损失和下周期建议。

真实成本 = 订阅成本 + 等待成本 + 返工成本 + 失败影响成本

如果每月只偶尔使用，即使出现一次等待，也不代表 Pro 一定划算。如果每天用 Codex 处理多个仓库，等待会反复打断交付，则需要把时间价值算进去。

{
  "period": "2026-08",
  "active_days": 22,
  "chat_tasks": 180,
  "codex_tasks": 76,
  "heavy_tasks": 34,
  "waiting_hours": 5.5,
  "rework_hours": 8.0,
  "failed_deliveries": 1,
  "hourly_value": 120,
  "current_subscription_cost": 0
}

current_subscription_cost 应手工填写你自己的实际支出，示例设为 0，避免用过时价格替你做决定。hourly_value 也不等于工资，可以使用一个保守的机会成本。文件里不要写姓名、邮箱、订单号、卡号、账号密码或对话内容。

import json
from pathlib import Path

def clamp(value, low=0, high=100):
    return max(low, min(high, value))

def intensity_score(data):
    active = data["active_days"] / 30 * 25
    codex = data["codex_tasks"] / 100 * 25
    heavy = data["heavy_tasks"] / max(data["codex_tasks"], 1) * 30
    interruption = (data["waiting_hours"] + data["rework_hours"]) / 20 * 20
    return round(clamp(active + codex + heavy + interruption), 1)

def load(path="usage.json"):
    return json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8"))

if __name__ == "__main__":
    data = load()
    print("使用强度:", intensity_score(data))

这个评分不是官方套餐规则，只是个人复盘工具。权重应按自己的工作调整，例如内容工作者可以提高长文任务权重，开发者可以提高 Codex 重任务和中断权重。

def workflow_cost(data):
    waiting = data["waiting_hours"] * data["hourly_value"]
    rework = data["rework_hours"] * data["hourly_value"]
    failure = data["failed_deliveries"] * data["hourly_value"]
    subscription = data["current_subscription_cost"]
    return {
        "subscription": round(subscription, 2),
        "waiting": round(waiting, 2),
        "rework": round(rework, 2),
        "failure": round(failure, 2),
        "total": round(subscription + waiting + rework + failure, 2),
    }

不要把所有审查时间都算成浪费。代码审查、测试和安全检查是正常工程成本；只有因为结果不完整、上下文丢失或重复生成产生的额外时间，才计入返工。

def recommendation(data):
    score = intensity_score(data)
    interruption = data["waiting_hours"] + data["rework_hours"]

    reasons = []
    if data["active_days"] < 8:
        reasons.append("活跃天数较少，先验证免费能力或按月观察")
    if data["codex_tasks"] >= 60:
        reasons.append("Codex 任务频率较高")
    if interruption >= 12:
        reasons.append("等待与返工已形成明显时间成本")
    if data["failed_deliveries"] > 0:
        reasons.append("存在交付影响，需要先区分额度问题与流程问题")

    if score < 35:
        level = "先不升级，继续收集样本"
    elif score < 70:
        level = "重点评估 ChatGPT Plus 与 Codex 工作流"
    else:
        level = "负载较高，可比较 Pro，但先确认升级能解决中断来源"

    return {"score": score, "result": level, "reasons": reasons}

建议必须包含原因。只有一个“买 Pro”结论没有价值，因为用户无法判断是频率高、等待多，还是返工严重。返工严重时，优先检查提示词、仓库说明、测试和任务拆分，套餐升级不是第一答案。

def markdown_report(data):
    cost = workflow_cost(data)
    advice = recommendation(data)
    rows = [
        ("活跃天数", data["active_days"]),
        ("Codex 任务", data["codex_tasks"]),
        ("重任务", data["heavy_tasks"]),
        ("等待小时", data["waiting_hours"]),
        ("返工小时", data["rework_hours"]),
    ]

    lines = [
        f"# {data['period']} ChatGPT/Codex 使用复盘",
        "",
        "| 指标 | 数值 |",
        "|---|---:|",
    ]
    lines.extend(f"| {name} | {value} |" for name, value in rows)
    lines.extend([
        "",
        f"- 使用强度：{advice['score']}",
        f"- 建议：{advice['result']}",
        f"- 估算总成本：{cost['total']}",
    ])
    return "\n".join(lines)

报告只包含汇总值，可以安全地保存在个人仓库中。原始对话、客户代码和支付数据不要进入报告。

REQUIRED = {
    "period", "active_days", "chat_tasks", "codex_tasks",
    "heavy_tasks", "waiting_hours", "rework_hours",
    "failed_deliveries", "hourly_value", "current_subscription_cost",
}

def validate(data):
    missing = REQUIRED - set(data)
    if missing:
        raise ValueError(f"缺少字段: {sorted(missing)}")
    if not 0 <= data["active_days"] <= 31:
        raise ValueError("active_days 必须在 0 到 31 之间")
    if data["heavy_tasks"] > data["codex_tasks"]:
        raise ValueError("重任务数不能超过 Codex 任务总数")
    if min(data["waiting_hours"], data["rework_hours"], data["hourly_value"]) < 0:
        raise ValueError("时间与成本不能为负数")

运行顺序应是加载、校验、计算、输出。不要让缺失字段默认为 0，否则会低估真实负载。

ChatGPT Plus 充值、Pro 充值、Codex 充值、订阅或续费失败时，不要修改历史用量数据来“解释”问题。单独创建事件记录：

{
  "event_id": "SUB-20260825-01",
  "channel": "web",
  "expected_plan": "plus_or_pro",
  "payment_state": "manual_check",
  "order_state": "manual_check",
  "visible_plan": "manual_check",
  "codex_feature_checked": false,
  "contains_credentials": false
}

只记录脱敏事实，不把密码、验证码、Cookie、Session、完整订单或卡片信息写入 JSON。若交易仍在处理中，停止重复付款，等待订单渠道给出最终状态。

Plus、Pro 与 Codex 的技术选择表

def test_low_usage_not_upgrade():
    data = {
        "active_days": 3, "chat_tasks": 5, "codex_tasks": 1,
        "heavy_tasks": 0, "waiting_hours": 0, "rework_hours": 1,
        "failed_deliveries": 0, "hourly_value": 100,
        "current_subscription_cost": 0,
    }
    assert recommendation(data)["score"] < 35

def test_heavy_tasks_cannot_exceed_total():
    data = {
        "period": "2026-08", "active_days": 10, "chat_tasks": 10,
        "codex_tasks": 2, "heavy_tasks": 3, "waiting_hours": 0,
        "rework_hours": 0, "failed_deliveries": 0,
        "hourly_value": 100, "current_subscription_cost": 0,
    }
    try:
        validate(data)
    except ValueError:
        return
    raise AssertionError("应拒绝不可能的数据")

状态仍不一致时，通过订单所属渠道提交脱敏摘要。

已扣款但无权益、商店有订单但网页显示 Free、套餐正常但 Codex 不可见，是不同问题，不应使用同一种“重新充值”动作处理。

月初记录目标负载，月中检查等待与返工，续费前运行选择器。比较的是自己的连续数据，而不是陌生人的一次体验。若使用量下降，及时降级或暂停；若负载上升，先确认瓶颈来自套餐限制还是工程流程。

用基准任务比较方案，而不是比较宣传语

准备一个不含敏感数据的基准任务集，至少覆盖五类工作：解释现有代码、修复一个可复现 Bug、为函数补测试、完成小型重构、根据失败日志定位原因。每个任务固定输入仓库、验收命令和最长人工干预时间，分别记录结果。

{
  "task_id": "bench-03",
  "category": "bugfix",
  "repository": "public-demo",
  "acceptance_command": "python -m pytest -q",
  "started_at": "manual",
  "finished_at": "manual",
  "first_pass": false,
  "human_edit_minutes": 18,
  "retries": 2,
  "rolled_back": false
}

不要在升级前后更换整套任务，否则无法判断差异来自套餐、Codex 能力、提示词还是仓库变化。基准测试也不应该故意选择特别容易的演示题；最好使用日常工作中已经解决、又能安全公开或脱敏的任务。

将每类任务的首次通过率、平均耗时、人工修改分钟数和重试次数汇总。若更高档方案只是让生成更快，但人工返工没有下降，实际收益可能有限。若等待和中断显著减少，同时验收通过率保持稳定，才说明升级针对了真正瓶颈。

时间价值和未来任务量都只是估计。让脚本分别用保守、中性、忙碌三种情景计算：

def scenarios(data):
    variants = {
        "conservative": {"time_factor": 0.7, "load_factor": 0.8},
        "normal": {"time_factor": 1.0, "load_factor": 1.0},
        "busy": {"time_factor": 1.2, "load_factor": 1.4},
    }
    result = {}
    for name, factor in variants.items():
        hours = (data["waiting_hours"] + data["rework_hours"]) * factor["load_factor"]
        value = data["hourly_value"] * factor["time_factor"]
        result[name] = round(hours * value, 2)
    return result

只有三种情景下都显示中断成本很高，升级结论才比较稳健。如果只有“极忙”假设支持升级，可以先观察一个周期或只在项目高峰按月调整。相反，三个情景都显示使用量很低，就没有必要因为担心未来可能忙而提前长期购买。

预算护栏不是自动付款脚本，而是一组人工确认条件：当前账号正确、原订单状态明确、没有重复订阅、下周期确有任务、付款金额在预算内、充值后有明确验收步骤。任意条件不满足，就停止并复核。

def purchase_gate(checks):
    required = [
        "account_confirmed",
        "existing_order_checked",
        "budget_approved",
        "next_period_needed",
        "acceptance_plan_ready",
    ]
    failed = [name for name in required if checks.get(name) is not True]
    return {"ready": not failed, "failed_checks": failed}

这个函数只做本地逻辑检查，绝不能自动点击购买，也不接收卡片和账号数据。支付是外部副作用，应由用户在看清套餐、渠道和金额后亲自确认。充值失败时，护栏还应增加“上一笔交易已得到最终状态”条件，防止重复付款。

额度或频率限制通常表现为任务无法继续、需要等待或服务明确提示；流程问题则常表现为结果反复偏离目标、测试失败、修改范围失控。两者可能同时发生，但解决方法不同。

只有前一类问题持续影响交付时，Plus 与 Pro 的差异才可能成为主要决策因素。后一类问题应通过仓库说明、最小任务、测试、权限边界和人工审查解决。

不要把一次充值或升级理解成永久选择。为下一个周期写清假设：“如果选择 Plus 或 Pro，预计等待时间下降多少，Codex 任务通过率达到多少，人工返工减少多少。”周期结束后用实际数据验收。假设未成立，就分析原因并调整，而不是为了证明原决定正确继续付费。

## 下周期实验
- 方案：手工填写
- 起止日期：手工填写
- 预期活跃天数：20
- 等待时间目标：低于4小时
- Codex首次通过率目标：高于70%
- 人工返工目标：低于6小时
- 停止条件：负载下降、重复订单、账号异常或预算超限

停止条件很重要。项目提前结束、任务量显著下降或续费状态不明时，应暂停自动续费判断。任何一笔交易处于处理中，都不要让实验脚本触发第二笔购买。选择器只产生报告，付款动作永远由用户在看清账户、渠道和金额后完成。

个人套餐选择不能替代团队权限设计。多人使用 Codex 时，额外记录仓库访问范围、可写分支、测试环境、审查人和回滚方式。不要共享个人账号、验证码或浏览器会话来节省配置时间。共享凭据会让订单归属、安全责任和代码审计都变得不清楚。

团队复盘时只汇总任务数量、成功率和耗时，不集中收集成员对话内容。若团队成员各自订阅，报销材料与个人登录凭据必须分开管理。充值和续费问题由订单所属人员在正式渠道处理，其他成员不代收验证码、不接管账号。

FAQ

分值高是否意味着必须升级？

不一定。评分只是提醒负载较高。必须进一步确认等待来自套餐限制，而不是网络、测试失败、提示词或任务拆分问题。

如何验证当前套餐和 Codex 入口？

不要用文章中的静态结论替代账户页面。查看当前 Plus 套餐说明和 Codex 实际入口，并执行小任务验证。

为什么要避免读取账户页面？

为了减少权限和隐私风险。示例只处理手工汇总值，不读取浏览器会话、Cookie、密码和支付信息。

ChatGPT Plus 充值失败后如何记录？

记录时间、渠道、错误原文、支付和订单状态、当前套餐显示；不要保存完整订单、卡号、验证码或 Session。

API 支出应如何处理？

可以在报告中单独增加 API 字段，但不要混成一个无法解释的数。分别记录套餐支出、API 支出和工作流时间成本。

什么时候评估是否续费？

在原订阅到期前，用最近四周数据评估。不要因为过去使用过就默认续费，也不要等到交付高峰才第一次检查支付方式。

结论

选择 Plus、Pro 和 Codex 的最好方法，不是背诵别人给出的答案，而是建立自己的数据。用量、等待、返工和交付影响被量化后，充值和续费就从情绪决策变成工程决策。脚本保持脱敏、建议保留原因、每月重新评估，才能长期避免过度购买和关键时刻额度不足。