以前用 AI 做 App，有一個很容易遇到的問題：
每講一句話，都在想又花掉多少 credits。
你只是想：
改一下按鈕位置。
討論一下功能。
整理需求。
問：
「這個會員系統應該怎麼設計？」
甚至只是還沒決定要不要做，
AI 已經開始累積使用成本。
Replit 這兩天推出的新 Free Mode，
就是在改這件事。
它的概念很簡單：
簡單工作先用包含式額度，真正困難的工作才動用比較昂貴的 AI。
先說最容易誤會的地方
它的名字叫：
Free Mode。
但不要直接理解成：
Replit 從此全部免費。
比較準確的說法是：
Free Mode 是 Replit Agent 新增的一種工作模式。
在你的 Free Mode allowance 額度內，
日常 Agent 工作不使用原本的月度 credits。
額度用完之後，
Replit 會告訴你什麼時候重新取得可用額度。
Core 與 Pro 的 Free Mode allowance 目前會：
每 5 小時刷新。
所以它比較像：
一條包含在方案裡的低成本工作車道。
不是：
無限免費高速公路。
Replit Agent 到底是什麼？
如果你以前沒有用過 Replit，
先不要把它想成：
「另一個 ChatGPT。」
Replit Agent 是拿來：
做東西。
你可以直接用白話說：
幫我做一個小型工作室的客戶詢問管理 App。
Agent 可以協助：
規劃、
建立專案、
寫程式、
建立介面、
執行、
檢查問題，
甚至一路做到可以發布的軟體。
Replit 官方現在也把 Agent 的用途擴展到：
Apps、
Designs、
Slides
等成果。
所以它真正的主角不是：
答案。
而是：
最後做出來的東西。
Free Mode 改變了什麼？
以前如果使用 AI Agent 建軟體，
很容易產生一種奇怪的工作習慣：
為了省 credits，不敢跟 AI 討論。
例如你明明還沒有想清楚：
首頁要放什麼。
客戶資料有哪些欄位。
到底需不需要會員登入。
卻急著直接叫 AI：
「開始做。」
結果做一半才發現方向錯了，
反而重新消耗更多 AI。
Free Mode 比較適合把這些早期工作先處理掉。
例如：
- 討論想法
- 整理需求
- 問問題
- 規劃功能
- 做第一版
- 小幅修改
- 理解現有專案
這些事情不一定需要最昂貴的模型。
它背後用的是什麼模型？
Replit 與 OpenAI 公布：
Free Mode 由 GPT-5.6 Luna 驅動。
Free Mode 本身固定使用：
Auto。
也就是 Replit 自己決定適合的模型路由，
使用者不能在 Free Mode 裡手動指定某一個模型。
如果你真的想自己選模型，
就要切到：
Power Mode
或：
Max Mode。
這個設計其實很合理。
因為 Free Mode 的目標不是：
讓你每天研究模型排行榜。
而是：
把日常工作完成。
現在 Replit 可以想成三個檔位
Free Mode
適合：
- 發想
- 問問題
- 規劃
- 開始一個專案
- 做第一版
- 一般日常修改
重點：
先把工作往前推。
而且在 Free Mode allowance 內不使用月度 credits。
Power Mode
適合：
- 一般正式開發
- 已經存在的專案
- 需要較穩定能力的修改
- 希望兼顧成本與品質
Power Mode 會使用 credits。
Core／Pro 使用者在 Power Mode 還可以關閉 Auto，
自己選可用模型。
Max Mode
適合：
- 大型功能
- 複雜 Codebase
- 困難除錯
- 深度推理
- Production-grade 工作
代價則是：
使用更多 credits。
也可以提高 Effort，
讓 Agent 花更多能力處理問題。
所以不是：
Free 很差。
Max 很好。
真正的邏輯是：
工作需要多少能力，就開多少能力。
一個小店最容易理解
假設你有一家自行車維修店。
現在還在用紙本記：
誰的車送修。
缺什麼零件。
什麼時候可以取車。
哪些出租自行車今天可用。
你想做一個簡單內部 App。
第一句不需要直接開 Max：
幫我完成一套正式自行車維修管理系統。
可以先留在 Free Mode。
跟 Agent 說：
我要替一家兩人自行車維修店做一個簡單內部工具。
目前只需要管理：
- 客戶姓名
- 自行車
- 維修項目
- 等待零件／維修中／完成
- 預計取車日期
先不要開始做。
先告訴我：
- 最簡單的第一版需要哪些畫面
- 哪些功能第一版可以先不要做
- 哪些資料一定要保存
- 哪些需求目前還不清楚
這一段其實非常重要。
但完全不需要先用最高能力模式。
接著再叫它做第一版
需求確定後：
先做最小可用版本。
只要：
- 新增維修單
- 查看目前案件
- 修改維修狀態
- 標記完成
先不要加入：
- 線上付款
- 會員帳號
- 簡訊
- 複雜報表
第一版完成後先讓我測試。
這就是很適合 Free Mode 的工作方式。
不要一開始做：
20 個功能。
而是：
先把一個能工作的版本做出來。
什麼時候才值得升 Power？
假設第一版已經能用。
接下來想：
加入資料搜尋。
改善介面。
重構某些功能。
處理更多正常商業邏輯。
這時可以考慮：
Power Mode。
因為你已經不是單純發想。
開始真正修改：
專案結構與程式。
什麼時候才值得 Max？
例如你準備加入：
會員權限。
付款。
複雜資料庫。
多角色權限。
大型程式重構。
難以找到原因的 Bug。
這時才值得問：
是不是需要更高能力模式？
因為一個 Max Mode 任務，
如果真的能避免你花幾個小時人工除錯，
多花 credits 可能完全合理。
真正浪費的不是：
用昂貴模型。
而是：
拿昂貴模型做不需要昂貴模型的工作。
Replit 自己怎麼說？
Replit 對 Free Mode 的官方定位就是：
探索想法、學習 Replit、開始專案。
Power Mode 則是：
成本與能力的平衡。
Max Mode則留給：
複雜、Production-grade 的工作。
這跟前天我們談 Notion Model Picker 的邏輯其實非常像：
不要先問哪個 AI 最強。
先問：
這件事情有多難？
「Free Mode 可以多做 30 倍」是什麼意思？
Replit 官方宣傳表示，
新版 Free Mode 能讓 Core 用戶相較以前：
最多創作約 30 倍。
Core 使用者另外可獲得最高約：
每月 30 小時聊天使用。
這些是 Replit 自己公布的新方案設計與比較說法。
它不代表：
每個人的所有 App 都會真的增加 30 倍產出。
如果你的每個工作都是：
大型 Production 系統、
複雜除錯、
大量 Max Mode，
實際感受當然不同。
所以比較好的理解是：
低複雜度 AI 工作現在可以更少碰月度 credits。
價格呢？
目前 Replit 美國公開價格顯示：
Starter
免費。
提供有限的 Agent 日額與基礎功能。
Core
月繳目前為：
US$25／月。
如果採年繳，
折算約：
US$20／月。
並包含月度 credits 與更多 Agent 能力。
Pro
月繳目前為：
US$100／月。
年繳折算約：
US$95／月。
提供更多 credits、平行 Agent 與較高階能力。
所以看到 Replit 官方寫：
US$20／month
時，
要注意那是目前 Core 年繳折算價格，
不是所有情況月繳都只要 20 美元。
那 Starter 免費帳號是不是也可以用？
Replit 目前官方文件顯示，
Starter 也有免費 Agent allowance。
而不同方案看到的：
Free Mode 可用額度、
功能、
模型與設定，
可能不同。
所以真正要看的是自己帳號中的：
Settings → Usage。
不要只看別人的截圖判斷自己有多少額度。
還有一個限制：Free Mode 不能跑 Routines
Replit 現在也可以建立：
Routines。
也就是讓工作依固定條件或時間持續執行。
但 Routines：
不能使用 Free Mode。
必須使用：
Power 或 Max，
而且每次執行都需要設定 budget。
這很好理解。
因為一次性的日常工作，
和：
每天自動重複執行，
成本風險完全不同。
所以如果你準備建立真正自動化流程，
還是要開始管理：
預算。
Free Mode 最大的價值其實不是省幾美元
而是改變做軟體的方法。
以前不懂程式的人想到一個小工具，
第一個問題可能是：
「我不會寫程式怎麼辦？」
現在問題逐漸變成：
「我到底要做什麼？」
這很不一樣。
因為當做第一版軟體的成本繼續下降，
小企業就不一定要等：
市場上有人做出完全符合自己的 SaaS。
它可能自己做一個：
客戶追蹤器。
庫存小工具。
活動報名頁。
內容排程工具。
報價整理工具。
內部 Checklist。
這些以前可能不值得花幾萬元請工程師做。
現在卻可能值得先做一個 Prototype。
但不要把「做得出來」當成「可以正式營運」
這仍然是最重要的限制。
AI 幫你做出 App，
不代表：
安全已經驗證。
資料庫沒問題。
權限正確。
付款流程安全。
備份完整。
每個 Edge Case 都測過。
尤其如果 App 真的開始碰：
客戶個資、
付款、
醫療資料、
財務資料、
公司正式流程，
就不能因為：
「Agent 說完成了。」
直接上線。
Free Mode 很適合降低：
第一版成本。
但不會自動消除：
Production 責任。
今天最實用的做法：先 Free，再升級
第一次使用可以直接照這個順序：
1. Free Mode：先把需求問清楚
先不要寫程式。
先找：
真正要解決的問題。
2. Free Mode：做最小版本
只留 3～5 個核心功能。
先確認：
這個東西有沒有用。
3. Power Mode：改善真正需要的部分
第一版有人願意用，
再增加功能。
4. Max Mode：只處理真正困難的問題
大型修改、
複雜 Bug、
正式 Production 問題，
才投入更多能力。
這樣做最大的好處是：
你不是在省 AI，而是在避免把 AI 花在錯的地方。
可以直接拿去做第一個 App 的 Prompt
我要做一個給小型企業自己使用的簡單工具。
在開始寫程式以前，先不要 Build。
請先幫我整理：
- 使用者真正要解決的問題
- 第一版一定需要的 3～5 個功能
- 可以延後的功能
- 需要保存哪些資料
- 哪些地方涉及登入、個資、付款或其他風險
- 第一版完成後我要怎麼測試
請把範圍縮到一個可以快速完成、實際測試的 MVP。
等我確認後，再開始建立第一版。
這其實比一開始下：
幫我做一個完整 SaaS。
有效得多。
今天真正要記住的一句話
AI 做軟體變便宜之後，真正需要管理的不是「每次都用最強模型」，而是先用最低成本把問題想清楚，再把昂貴能力留給真正困難的部分。
今天，和 AI 一起進步一點。
每天學會一個 AI 技巧。
每天節省一點時間。
每天提升一點能力。
SasaDaily，陪你一起成長。
