AI 操作手机烧多少钱？模型选型和 Token 成本说实话

前几天有人问我一个问题，问得挺直接：

「你们说软件免费，那你们靠什么赚钱？后面是不是要按设备收费？」

这个问题我理解。市面上「免费」两个字踩过太多坑了——免费版功能阉割，用着用着提示你升级；或者前三个月免费，之后开始按月收。

所以这篇不讲虚的，就把「免费到哪一步」和「钱会花在哪」分开说清楚。

先把「免费」这两个字说清楚

iEasyRun 软件本身完全免费，没有付费墙，不按设备数收费，也不按任务条数收费。你从 安装选型 装到本地，功能就是完整的。

它的运行方式也决定了这件事：软件装在你自己的电脑上，不占用我们的服务器资源，所以我们没有理由按月收你钱。任务记录、截图、素材都在你自己机器里，也不存在存储费。

那唯一要花的钱，就是我们不提供的那个东西——大模型。

哪些操作要用大模型

「添加并保存一个大模型，之后才能正常对话驱动手机」——这句话写在 安装教程 里，是个硬前提。

具体来说，两件事需要它：

一是 AI 对话。你用中文描述一个任务，它得先理解你说的是什么、规划出步骤顺序、决定每一步怎么做。这个理解和规划的过程，走的就是大模型。

二是让 AI 写流程。在工作流画布里让 AI 帮你生成或修改步骤，也走对话大模型。

剩下的都不走。

哪些操作完全不用

这部分更值得记：

运行已保存的工作流，不用。按官方技术文档的说明，试跑和运行已保存的工作流走的是本地步骤引擎，不调用对话大模型，不消耗对话 Token，也不需要接入模型 API。

定时任务，也不走。定时触发和手工运行走同一条执行链，同样不消耗对话 Token。

这条规则对成本的影响是决定性的。你可以这么理解：花一次钱把流程教会它，之后重复跑都是免费的。 流程教得越完整、越早固化成模板，后面的成本就越低。

反过来说，如果你每天都用对话直接指挥手机、每次都重新描述一遍，那等于每次都在花模型的调用费，而且还要等它规划。

两类模型，作用完全不同

在 能力与模型 页里，模型这块分两类：

类型	干什么	什么时候用
对话大模型	理解你的话、规划任务、生成步骤	AI 对话、AI 生成或改流程
VLM 视觉模型	看屏幕截图，判断该点哪里	需要靠看画面决定下一步时

对话大模型是“想”，VLM 是“看”。两者可以选择不同的服务商，界面里可选 qwen 之类的模型，具体填你自己申请的 API Key 和地址。

要提醒一句：模型 API 的钱是付给你选的服务商的，不经过我们。 用多少扣多少，单价也是服务商定的。

把成本压下来，就三招

第一招：能做成工作流的，都做成工作流。这是最有效的一招。一条流程只要固化成模板，后面重复跑就不再产生对话费用。同一条活你今天用对话跑三遍，和先花一次把它做成模板、之后跑三十遍，成本差几十倍。

第二招：复杂的任务先聊清楚再执行。试错才是真正烧钱的地方。一次模糊指令跑偏了、你重新描述、又跑偏、再改——这几轮对话的费用加起来，比一次想清楚更贵。用 AI 细化模式把需求聊明白再发出去，反而省。

第三招：按任务类型选模型。简单任务用便宜的小模型就够，复杂规划才需要大模型。不用所有活都上最贵的那个。

那一个月到底多少钱

说实话，算不出一个统一数字，因为差在用法上。但可以给你两个参照。

如果你把日常任务都固化成了工作流，那日常执行基本不产生对话费用——你每天跑工作流，一次对话都不用，模型账单接近零。只有偶尔写一条新流程的时候花一点，而且那点钱按次算是很小的。

如果你每天都大量用对话直接指挥手机，那费用取决于两件事：你选的模型单价，以及任务有多复杂。同一个任务，用不同模型的费用可能差好几倍。

所以我的建议很简单：先别算，先用。 拿一条你每天都要做的任务，用对话跑一次，看这次消耗了多少；再把它做成工作流跑十次，看消耗是多少。这两个数字一对比，你自己就有答案了。

回到开头那个问题。软件免费不是营销话术，是它的运行方式决定的——本地方案不需要我们负担服务器成本。要花钱的地方只有模型，而这块的开关在你自己手上：把流程做成模板，这个开关基本就可以关掉了。

先装起来拿一件小事试一遍，比看任何一篇成本测算都准。