📖 省 Token 系列（共四篇）：第一篇 為什麼你的 AI 越聊越笨 · 第二篇（本篇）· 第三篇 幫 AI 整理一張乾淨的工作桌 · 第四篇 我幫 AI 裝了一個省錢儀表板

上一篇我們講到，跟 AI 對話越長越貴越笨，以及三個立刻能用的省法。這一篇要往前再走一步，談一個更根本的分水嶺：

有些工作，根本不該叫 AI 來做。

聽起來很反骨，但這正是我把 AI 用得省又準的關鍵心法。

兩種工具：算盤與超級電腦

把事情交給電腦處理，其實有兩條完全不同的路。

一條是寫死的程式（script）。你事先把規則想清楚、寫成步驟，之後它就照著跑。像一台算盤，撥珠的規則固定，算十次一百次答案都一樣。

另一條是叫 AI 動腦（LLM）。你描述需求，它「理解」之後生出答案。像一台超級電腦，什麼模糊的、需要判斷的都能接，但每開機一次就燒一次電。

很多人的直覺是：現在 AI 這麼強，什麼都丟給 AI 就好。

這恰恰是燒錢又燒時間的根源。

一張表，看懂兩者的取捨

面向寫死的程式（算盤）叫 AI 動腦（超級電腦）
精準度100% 確定，同樣輸入永遠同樣結果會漂移，同一個問題問兩次可能答案不同，還可能一本正經地胡說
模糊處理只能做規則講得清楚的事能處理語意、判斷、例外、「你懂我意思」那種模糊地帶
花費幾乎是零每跑一次都付一次 token 的錢
速度毫秒級，眨眼就好秒級，而且對話越長越慢
前置工要先把規則想對、寫對開口就能用，零設定

看懂了嗎？兩者沒有誰比較好，只有誰適合這個任務。

規則明確、會重複很多次的事，交給算盤：又快又準又免費。

需要判斷、模糊、每次都不太一樣的事，才值得開動超級電腦。

一個真實的例子：我怎麼讀我的醫學課本 PDF

我有很多教科書的 PDF，常常需要從裡面撈內容。

如果我每一頁都直接丟給 AI 看，那是把超級電腦當印表機用：每一頁都付一次「看圖加讀字」的錢，貴得嚇人（後面那篇會講，直接丟 PDF 給 AI 看，每頁可能燒掉一兩千個 token）。

我的做法是分層：

  • 先用一個免費的小程式把 PDF 裡的文字直接抽出來。這步是純算盤，零花費。
  • 抽不乾淨的（掃描檔、手寫），才升級用本地電腦上的文字辨識（OCR）。這步跑在我自己的電腦上，一毛 AI 的錢都不花。
  • 只有真的需要「看懂這張圖在講什麼」的時候，我才把那張圖送給 AI。

更妙的是「這頁文字抽得乾不乾淨」這個判斷，我也是用程式做的：數一數字數、看看亂碼比例、檢查字型，規則很明確，根本不用勞駕 AI。

結果就是：99% 的工作量都被算盤吃掉了，超級電腦只在真正需要判斷的那 1% 出場。

那我到底把哪些事，都寫成了程式？

舉幾個我實際的例子，你會發現它們有個共通點：規則明確、會重複、或者需要精確。

  • 那些「攔截器」本身就是程式。 第三篇會提到我掛在 AI 上的小機關，像「成功的指令就把輸出丟掉」「禁止把 PDF 當圖丟給 AI」，這些判斷全是寫死的程式，AI 完全不插手。
  • 算數學、跑統計，一定要用程式。 這點很重要：AI 其實很不擅長精確計算，你叫它算一長串數字，它可能算錯還講得煞有其事。我的投資報酬率（XIRR）、各種試算，全部交給程式，答案精確又免費。需要算的東西，永遠別叫 AI 心算。
  • 轉檔。 PDF 轉文字、Word 轉成我的筆記、影片抽出音軌、圖片批次縮放，這些都有標準流程，寫成程式跑，零 AI 花費。（對，連這篇系列的四張封面圖，都是用一行程式一次縮好的。）
  • 定時抓資料。 我有幾個小機器人幫我盯著復健課程開課、新論文、甚至颱風放假公告，時間到自動跑、有變動才通知我。這些都是純程式排程，不需要 AI 一直醒著盯。
  • 無聊的批次雜事。 一次重新命名一堆檔案、搬資料夾、整理清單，規則一句話講得清楚的，通通寫死。

看出那條線了嗎？只要一件事「規則講得清楚」「會重複」「需要精確」，它就該是程式，不該是 AI。 把這些都讓給程式之後，AI 才有餘力專心做它真正擅長的：判斷、理解、生成。

「最便宜的一次呼叫，是你不用呼叫的那一次」

這句話我很喜歡。每一次叫 AI 動腦，都是一筆推理稅。

GitHub 自己公布過一個數據：他們把一個自動化流程裡「規則明確、不需要 AI 判斷」的步驟抽出來改用程式做，token 用量直接降了 62%。同一件事，做得一模一樣，只是把該用算盤的部分還給算盤。

這也是為什麼，當有人問我「AI 會不會取代很多工作」，我的感覺是：AI 最強的地方，反而讓我更清楚看見「哪些事其實根本不需要 AI」。把對的工作交給對的工具，才是真本事。

小結

  • 規則清楚、會重複的，用程式。又快又準又免費。
  • 模糊、需要判斷的，才用 AI。
  • 一個複雜任務，通常該拆開：能寫死的部分寫死，只把需要動腦的那一小塊交給 AI。

下一篇開始，我會帶你看我電腦裡那套「重度使用」的設定，從怎麼幫 AI 整理一張乾淨的工作桌講起。那才是省 token 真正見功夫的地方。

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參考資料

  • GitHub Blog (2025). Improving token efficiency in GitHub Agentic Workflows.