GPT-6 Astra 釋出後的這一週，一位署名「奶爸老徐」的作者發現自己的社交時間線被 3D 建模內容刷屏，以至於他調侃說，要不是知道 Astra 剛釋出，還以為 AI 圈的人都轉行做了建模師。與此同時，知乎上關於 GPT-6 電腦操作自動化的討論熱度升至 57 萬瀏覽。
不過，這位作者真正想談的不是模型有多強，而是用起來有多貴。他原本打算用 Codex 操控 Blender 體驗一把建模，結果被兩件事耽擱，其中一件就是寫這篇文章本身。
他把寫作拆成選題調研、列大綱、成文、檢查潤色、釋出幾個環節，其中除成文之外的步驟幾乎都有 AI 參與，只是分工不同：有的環節是討論式協作，比如選題、調研和大綱，AI 負責梳理思路，最終決定權仍在他手裡；有的環節 AI 則充當純工具，比如去網站截圖、把影片轉成 GIF、檢查錯別字、用技能釋出到公眾號。
問題就出在這裡。在選題討論和調研階段，他同時使用 Opus 4.6 MAX 和 Astra HIGH 兩個模型，一是希望不同模型挖到的資訊互補、提供更多視角，二是想看看 Astra 到底有多強。結果是，僅僅完成選題討論和調研，他的 Astra 5 小時限額就已見底，而這還沒算上 Opus 承擔的另一半工作量。他提到，在 Astra 與 Opus 的協助下，查閱數十個網站、獲取資訊、形成分析判斷，加上自己思考的時間，這一步總共只花了 1 小時。
隨後他不得不在 5 小時後改用 Sol 繼續處理素材，而僅僅處理完截圖和影片轉 GIF，5 小時用量又見底了。他解釋為何不讓 Terra 做這類機械工作：Terra 連工具都呼叫不明白，就像讓它掃地，它沒看到掃把就回來說「沒找到掃把」；而 Sol 會自己開門看看，發現掃把在門口，然後拿起來把屋子掃了。
他使用的是 20 美元/月（約 135 元）的 Plus 訂閱檔位，該檔位最近恢復了 5 小時限額措施；想要更自由地分配一週額度，需要升級到 100 美元/月（約 670 元）的 Pro 使用者。他提到，Plus 使用者對 5 小時限額普遍不滿，也在想辦法用有限額度做更多事。
他援引 Atlas Cloud 一篇文章的說法，認為用量消耗過快的原因在於任務邊界不清：如果把交給 Astra 的任務限定好範圍，少讓它去做探索和發現，消耗會低一些。用掃地的例子說，如果提前告訴 AI「掃把在右邊的門後，掃我現在待的這個屋子」，它就不必把每扇門都開啟去找掃把，也不用推理你想掃的是不是當前這間屋子。但他也反問：使用更智慧的 AI，圖的不就是在交代不清的前提下，它也能自主把事情做好嗎？
耽擱他建模的第二件事，是稽核一份翻譯稿。他想借此驗證：任務邊界明確後，Astra 會不會更耐用？這份稿子的初稿已完成、也稽核過兩遍，剩下的工作主要是讓文字更貼合角色，即潤色。結果是，一篇不到 1000 字的章節，在 1 小時內花掉將近 70% 的 5 小時用量，卻只完成了接近一半的稽核。他的結論是：一個任務就把共享額度耗光，還怎麼用 AI 處理發郵件、寫日報、填表格這類其他工作？
那麼 200 美元/月（約 1340 元）的頂配訂閱能否暢快使用？他本人周額度不允許嘗試，但找到了現成分享：數字生命卡茲克釋出了一篇用 GPT-6 Astra 操控 Blender 的教程，使用的是 200 美元/月頂配訂閱，演示如何用 Astra 控制 Blender 搭建天壇模型。文中提到成本：一座天壇花掉了將近一半的周額度，作者本人都覺得肉疼。折算下來，一個沒有光影、沒有周圍景色的光禿禿天壇祈年殿模型，就消耗了頂配賬號近半周額度，約 168 元。
這位作者進一步指出，真正的 3D 場景專案要交付的遠不止模型本身，還包括材質貼圖、光影氛圍、與創意團隊對齊需求、與渲染和後期團隊協同對接。模型搭建只是第一步，168 元只走完了這一步，後面還要燒多少額度，他已經不敢算。他認為，至少卡茲克把賬攤開了；而時間線上那些用 Astra 做遊戲、分享景點瀏覽影片的人，花費只會更多——他們展示了 Astra 有多強，卻沒人提這筆賬。
從更宏觀的角度看，這條實測折射出當前大模型智慧體落地的一個核心矛盾：模型能力越強、越自主，單次任務的算力消耗就越高，而訂閱制產品又必須用額度上限來控制成本。對使用者而言，這意味著「AI 幹活、人類划水」的願景在體驗層面已經出現，但在經濟層面仍受制於額度與定價；對廠商而言，如何在能力展示與用量成本之間找到平衡，將直接影響這類智慧體產品的實際滲透速度。