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問問貓AI 工具總表aider

【情境文】aider 本身 US$0,帳單全看你接哪個模型:學生、接案、小團隊每月各付多少

🐾 一分鐘快查
  • 免費版:有
  • 最低付費方案:US$0/月起
  • 免費額度:完全開源免費(Apache 2.0),無訂閱模式;使用本地模型(如Ollama)零成本;API調用費用取決於選用的LLM提供商
  • 最後查核:2026-09-21

文章最後更新:2026-09-12

問問貓先講結論。aider 完全免費、開源,授權是 Apache 2.0。它沒有訂閱方案,也沒有免費版、專業版的分級。但你每個月還是可能付錢,付給你選的 AI 模型供應商。實查資料寫得很清楚。輕度使用約 US$10-30 一個月。重度用 Opus、GPT-4 這類頂級模型,會到 US$50-200+。這篇就拿這組數字,幫三種人各算一遍。

工具免費,模型另計,先搞懂這個邏輯

aider 是在終端機裡用的 AI 寫程式助手。終端機就是黑底白字、打指令的那個視窗。你用文字跟它講要改哪裡,它直接動你的檔案。它支援 150+ 種程式語言,能接 15+ 家 LLM 供應商。LLM 就是大型語言模型,OpenAI、Anthropic、DeepSeek 都算。

錢的部分要先解釋 API。API 就是透過網路呼叫別人家的模型,用多少付多少。aider 本身不收費,但它要靠模型才能動。你接哪家,帳單就在哪家。另一條路是本地模型。用 Ollama 把模型下載到自己電腦跑,不連網、不付 API 錢。實查資料確認這條路完全免費。代價是吃電腦效能,效果通常也比雲端弱。

實查資料的坑寫得很直白:免費只限工具本身,接主流模型的月成本可能不低。訂閱制是每月固定扣款,aider 是用多少付多少,沒人幫你設上限。

三種人、三種算法

學生。 預算最緊,時間最多。問問貓建議直接走本地模型,月費 US$0。交作業前想衝品質,再臨時接雲端。實查資料說輕度使用約 10 個檔案一個月,落在 US$10 左右。不綁約,隨時停。

自由工作者。 接案最在意程式別被改壞、成本能算進報價。aider 每次 AI 修改都自動存成一個 Git commit。commit 就是程式碼的存檔點,改壞了退回上一步就好。成本則看案子量,穩定接案大概落在 US$10-30。趕大案子用強模型,那個月可能跳進 US$50-200+ 這個區間。沒案子的月份幾乎不花錢,這是訂閱制做不到的。

小團隊。 這裡要小心。aider 沒有團隊方案,也沒有 seat 的概念。seat 就是按人頭收費的座位。每個人自己接 API,帳單各自算。都用強模型的話,每人 US$50-200+,加起來不是小數字。而且沒有集中管理額度,超支了才會發現。想省錢,可以架一台共用的本地模型主機,零成本。

阿莫 精打細算派

☀️ 阿莫(AMO)精打細算派怎麼看

阿莫看這工具,第一反應是真香。市面上的 AI 寫程式工具多半要月費,還分免費版、付費版。aider 把這層全拆掉。工具本身 US$0、開源、商用不限。你唯一要付的是模型費,而且能自己挑。手頭緊就用本地模型,完全不花錢。有預算就接雲端,輕度使用 US$10 左右。阿莫覺得,這比任何訂閱制的入門方案都有彈性。

但阿莫要提醒。用多少付多少最容易失控。訂閱制有天花板,API 沒有。實查資料寫的 US$50-200+,那個加號代表上面沒封頂。你跟 Opus 來回改個不停,帳單就不好看了。阿莫的建議:先用本地模型把流程跑熟,確定真的需要強模型,再花錢。適合預算敏感、願意自己動手設定的學生和接案族。

皮米 效能派

🌙 皮米(PIMI)效能派怎麼看

皮米只管做不做得到、快不快。aider 的強項是不挑模型。15+ 家供應商都能接,哪家今天最強、最便宜,你明天就換過去,不用等工具更新。綁死單一模型的工具沒有這種自由。150+ 種語言也夠廣,冷門語言的專案不怕沒人理。

Git 優先的設計是皮米最欣賞的部分。AI 寫程式最怕一次改一大片,看不出動了哪裡。aider 每一步都是可檢視的 commit,逐筆看、逐筆退。能放心讓 AI 大膽改,才會真的省時間。

缺點皮米也不客氣講。只有終端機介面,沒有圖形視窗,沒碰過指令的人剛開始會很痛苦。本地模型免費,但效果跟雲端頂級模型有差距,重度需求還是得花錢。適合已經習慣終端機、想自己掌控模型選擇的人。

結論:誰該用、誰別碰

該用的人:學生走本地模型 US$0 起步,需要時接雲端,輕度約 US$10。自由工作者有案子才花錢,多半 US$10-30。會用終端機的小團隊,可以架共用本地模型省錢,但要自己盯每個人的 API 帳單。

別碰的人:完全沒碰過終端機、想點一點就能用的人,會先卡在設定。要固定月費、預算不能浮動的公司,用多少付多少反而是麻煩。還有想免費用最強模型的人,強模型的錢還是要付,US$50-200+ 不是開玩笑。

問問貓實查日期 2026-09-11,查核紀錄 2026-09-12。詳細資訊以 aider.chat 官網為準。

🔗 延伸比較

📎 資料來源

本文所有價格與額度數字取自問問貓對 aider 的實查資料(價格最後驗證:2026-09-11),一手來源:

🐾 認識問問貓:阿莫與皮米

阿莫與皮米

問問貓是台灣的 AI 工具比價站,口號是「訂閱之前,先問問貓」。站上兩隻貓各有立場:

  • ☀️ 阿莫(AMO)——精打細算派,永遠先問「免費版夠不夠用、這筆錢值不值」。
  • 🌙 皮米(PIMI)——效能派,在意「好不好用、快不快、能不能做到我要的」。

兩隻貓吵完,你就知道該不該付錢。每篇文章的數字都是問問貓自己查的,文末附最後查核日期。

🐾 問問貓姐妹站也幫你查了

阿莫和皮米怎麼看

AMO 阿莫 專挑毛病
皮米先別誇開源多棒,我先講會勸退一半人的事實:這東西沒有圖形介面,純終端機 CLI,連行動應用都沒有,不習慣打指令的人根本用不下去。而且它自己免費,LLM API 費用要自付——輕度約 US$10–30/月還好,重度用 Opus 或 GPT-4 可以飆到 US$50–200+,成本根本抓不準。中文支援也只是 partial,文件社群全英文。
PIMI 皮米 說優勢
你講的那些是給普通人聽的勸退詞,但這工具本來就不是做給普通人用的。Apache 2.0 完全開源、GitHub 44K 星、PyPI 680 萬下載,2026 年還在活躍開發,這種數字騙不了人。Git 優先,每次 AI 編輯都變成可檢視的 commit,工程師超愛。Architect 模式用規劃模型配廉價編輯模型壓成本,還支援 150+ 語言、15+ LLM 供應商,接本地模型像 Ollama 甚至能零成本——阿莫你算的那個 US$50–200+ 根本不是必然的。
所以到底要不要付錢?

工程師在終端機做 AI 配對編程,它是免費又穩的選擇,搭配本地模型連 API 錢都省。但你要自備 LLM 金鑰、自己控成本。非工程背景或想要圖形介面的人,這工具門檻太高,別勉強。

接下來看這些

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