# 同一个游戏做两遍：单独用 Opus 对比 Opus 做规划 \+ 本地 Qwen 写代码。16 分钟对 42 分钟，2.52 美元对 0.62 美元 - 原标题：Same game built twice: Opus alone vs Opus planning \+ local Qwen coding. 16 min vs 42 min, $2.52 vs $0.62 - 类型：帖子 - 来源：Reddit - 发布时间：2026-10-26 - 首次精选：2026-10-26 19:09 - 分级：值得看 - 学习层级：进阶 - 主题：[ai-cost-optimization]()（第 14 位）、[multi-agent-workflows]()（第 17 位）、[coding-agents-engineering]()（第 40 位） - 原文链接：[https://reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1xfgyl1/same\_game\_built\_twice\_opus\_alone\_vs\_opus\_planning]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_1b8abe58fcc2]() ## 摘要 r/ClaudeAI 社区帖子。发帖者因 Opus 的账单主要来自输出 token，尝试让 Opus 只负责思考、由本地模型负责敲代码：在同一台 MacBook Pro M5 Max 上，按同一规格做了两次五关像素平台游戏，一次只用 Opus 5.5，一次用 Fusion 模式（Opus 5.5 规划与审查，本地 Qwen 3.8 27B 以 3 个 worker 写代码）。结果为云成本 2.52 美元对 0.62 美元、耗时 16 分钟对 42 分钟、Opus 输出 90.7k 对 11.3k token、清单完成 25/25 对 24/25，耗时增加源于 3 个 worker 共用一个 GPU。帖子最后征询读者是否愿意为更小账单多等 2.5 倍时间。适合关注本地模型与云端模型混合做 agentic coding、以及想压缩 API 成本的人阅读。 ## 原帖 > so for me it's simple. need it in 15 minutes, Opus alone. big job that splits into parts and can wait, let Opus plan and review and let the local model type. — GapNew4766 · 2026-10-26 · [原帖]() ## 中文大意 发帖人在 MacBook Pro M5 Max（Fusion 模式，Atomic Agent）上用同一份规格做了两遍 5 关像素平台游戏：一遍只用 Opus 5.5，一遍让 Opus 5.5 规划与审查、由本地 Qwen 3.8 27B 用 3 个 worker 写代码。数据：云成本 $2.52 vs $0.62，耗时 16 分钟 vs 42 分钟，Opus 输出 token 90.7k vs 11.3k，清单通过 25/25 vs 24/25；两版都能玩（5 关、boss、通关画面）。发帖人结论是要快就单用 Opus，任务大、可拆、能等就让 Opus 规划\+本地模型打字，并问读者是否愿意为省 4 倍账单等多 2.5 倍时间。关注 AI 编码成本与工作流编排的人可读。 ## 讨论区核心观点 依据 40 条评论。 - 多数人不愿为省钱多等：便宜那一版成品在画面与功能上明显更差（金币动画、背景、boss 渲染等），省 75% 不值得质量大幅下降。（[出处]()） - 比较对象不合适，建议把 Qwen 换成同样便宜但可能更强的模型再跑：Haiku 5.5、Sonnet 5、DeepSeek Flash 等都被提到。（[出处]()） - 关心被漏掉的那 1 项清单内容是什么，认为这是判断该方案可靠性的关键指标；有人猜是 boss 渲染。（[出处]()） - 质疑生成代码的可维护性：快速做出 demo 从来不难，难的是可长期维护迭代的系统，低成本模型产出容易是一堆难以理解的意大利面代码。（[出处]()） - 有人怀疑这是为作者的 Atomic Agent 工具做的暗广。（[出处]()） - 少数人提出规模视角：放到大项目里 4 倍成本差（如 $2520 vs $620）很关键；也有人指出应计入额外耗电，且理想形态是由强模型定架构、弱模型写样板并接受审查，只是弱模型的品味会渗进来。（[出处]()） --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）