Cuộc Sống Không Có Claude - đủ rẻ để tiếp tục học

Sáu tháng trước tôi viết một bài tên là Đủ Rẻ Để Thực Sự Thuộc Về Mình. Bài đó kết bằng một câu hỏi: có nên viết lại một mẩu nhỏ trong quy trình làm việc của chính mình không. Tôi mất năm tháng để tìm kiếm giải pháp thay thế. Rồi tôi chuyển công việc hằng ngày ra khỏi Claude Code, và nhận ra phần kém thú vị nhất lại là hóa đơn.

Điều bất ngờ đầu tiên là hóa đơn: gần như y như cũ, thấp hơn một chút. Điều bất ngờ thứ hai hay hơn: lần đầu tiên, tôi đọc được cái công tơ của mình.

Cái công tơ bạn không đọc được

Gói subscription là một cái công tơ bạn không được phép đọc. Con số có tồn tại, ở đâu đó, nhưng không dành cho bạn. Bạn chỉ được biết bạn còn bao nhiêu phần trăm session limit, chứ không biết bạn đã tiêu bao nhiêu phần trăm vào cái gì, model nào và ở đâu. Giới hạn session mỗi 5 tiếng, cắt ngày làm việc thành những giờ chờ. Khi cái session limit ập đến, lịch không còn thuộc về bạn. Các nhà kinh tế đã đặt tên cho cái bẫy này từ 2006: flat-rate bias. Ta trả tiền để mua cảm giác an toàn, rồi tránh nhìn công tơ vì nhìn nó giống như bị đánh thuế.

Tôi tự lắp cho mình một cái công tơ. Trong một cửa sổ ba mươi ngày, lịch Claude của tôi sáng mười sáu ngày. Cửa sổ tiếp theo, opencode sáng hai mươi hai. Đó là số ngày hoạt động, không phải nguyên nhân của những ngày trống. Subscription có session limit gần như chỉ cho tôi khoảng ba phần tư tuần làm việc hiệu quả. Phần còn lại là chờ. Khi đếm thêm các công cụ khác như Cursor, những ngày trống gần như biến mất: hai mươi bốn, rồi hai mươi bảy. Công việc đã chuyển chỗ, không phải dừng lại.

Subscription không phải kẻ thù

Tôi không hủy tất cả. Tôi rời Claude Code; tôi giữ Cursor. Phân biệt này quan trọng. Một gói subscription vẫn là món hời khi nó cho bạn quyền truy cập mà tự mình không gom đủ — và khi bạn nhìn được cả tháng. Vấn đề là cái session limit, không phải mô hình trả tiền theo tháng. Nếu bạn coi AI là một phần không thể thiếu trong công cụ lao động của mình, vậy bạn có thấy vì sao điện, nước hay internet của bạn sẽ dừng lại một lúc nào đó vì bạn hết session limit không? Bạn có phải chờ 5 tiếng nữa để được uống nước lại?

Tôi biết vì tôi đã đi đường vòng. Tôi dựng harness của mình từ số không, và học được cái giá của việc tự chế lại bánh xe: rẻ để chạy, đắt để giữ. Tôi thử Hermes, thử harness của DeepSeek, rồi opencode, và dừng ở opencode. Cái harness tự dựng không biến mất — nó vẫn chạy những agent đơn giản, chuyên một việc. Nhưng code và dựng cái mới thì tôi để cho cái đã có người làm sẵn.

Không có harness nào thắng mọi trục. Claude Code có độ tích hợp sâu nhất. Cursor có nhiều vendor trong một IDE. opencode cho tôi bất kỳ provider nào và toàn quyền kiểm soát. Chọn trục mình cần. Đơn thuốc không phải "hủy hết"; nó là một hỗn hợp: lấy subscription làm nền phần vượt trả theo token, một tờ hóa đơn đọc được và tôi vẫn đang thử.

Ba model, một tờ receipt

Model đắt để plan, không để read. Pipeline của tôi đơn giản: model đắt lên kế hoạch và review; worker giá rẻ làm phần nặng; một tester kiểm tra; tôi đọc kết luận. Trước một quyết định quan trọng, tôi chạy best-of-n: ba candidate suy nghĩ độc lập, một judge chấm, winner chạy đúng một lần.

Nhưng đây là phần câu slogan che mất. Nhiều lượt hơn đánh bại một bộ não lớn hơn trên bài toán dễ và trung bình (Snell et al., 2024). Trên bài toán khó, model lớn hơn vẫn thắng. Test-time compute không phải coupon dùng được mọi nơi. Phương pháp phải khớp với bài toán; bài toán sai vẫn ăn hết ngân sách. Các vendor liên tục ra mắt model mới — Fable, Opus, Argon, Luna. Nhưng bạn có thật sự cần một bộ não siêu thông minh và đắt tiền làm việc chung trong mọi task? Tôi thì không. Tôi cần một người bạn đồng hành cần mẫn, chăm chỉ, nhưng thông minh vừa đủ để hoàn thành công việc cùng tôi.

Kỷ luật tương tự áp dụng cho việc đọc. Mọi file lớn từng đi vào context của model đắt; cái cap làm context thành tài nguyên khan hiếm. Giờ một worker giá rẻ đọc file và trả về quote. Một oracle kiểm từng quote theo từng byte; phần chưa verify thì quarantine. Trong một bench, 17.760 byte đi vào, 327 byte quay ra — 1,8%. Model chính không bao giờ đọc file. Nó đọc quote đã được xác minh. Quote, không phải file.

Đó là tờ receipt tôi chạy lại được. Hầu hết con số trong bài này là số mượn. Con số này thì không.

Rẻ không có nghĩa là tốt hơn

Một model mới, nhanh và rẻ, xuất hiện — JEV. Nhanh hơn. Rẻ hơn. Quyết định thì chưa chắc tốt hơn. Nhưng nó phù hợp với một số tác vụ và tôi cũng chạy một model nhỏ ngay trên laptop: một mình được khoảng năm mươi token mỗi giây, nhét vào harness còn bốn. Khoảng cách không nằm ở model. Nó nằm ở cái vòng lặp bao quanh.

Rồi tôi đọc thử nghiệm METR: mười sáu lập trình viên giàu kinh nghiệm, hai trăm bài task, chia nhóm ngẫu nhiên. Họ dự đoán AI sẽ giúp mình nhanh hơn 24%. Đo lại, họ chậm hơn 19%. Sau ngần ấy task với chính công cụ đó, họ vẫn ước mình nhanh hơn 20%. Thực hành không sửa được cảm giác. Một thử nghiệm cẩn thận, không phải chân lý. Nhưng tôi nhận ra khoảng cách đó. Nó giống khoảng cách của cái công tơ: cảm giác nhanh và con số trên hóa đơn là hai chuyện khác nhau.

Thế là tôi thôi định giá token. Token là input. Task hoàn chỉnh mới là đơn vị. Cái công tơ trong log của tôi cho tôi biết chi phí mỗi task; còn các công cụ subscription chỉ cho tôi một cảm giác mỗi tháng. Định giá theo task, không theo token.

Hóa đơn chuyển về phía bạn

Con đường mở không miễn phí rủi ro. Nó chuyển hóa đơn từ vendor sang bạn.

Không có session limit cũng có nghĩa không có spending cap; một loop kẹt có thể burn cả tuần ngân sách trong một giờ. Code của bạn không còn chạy trong máy bạn nữa; endpoint miễn phí có thể log hoặc train, endpoint trả tiền cũng có thể log. Nhãn trên package không nói hết thứ bên trong: endpoint có thể quantize, đổi model, hoặc rút ngắn context dưới cùng một cái tên.

Phanh của tôi rất nhàm chán. Một credit limit set cứng trên key. Chỉ dùng provider không train. Câu hỏi công khai chỉ đi qua endpoint miễn phí. Pin version. Audit lại quote. Phí cố định che cái công tơ; cái công tơ phơi ra rủi ro. Đọc nó là việc của mình.

Cái bẫy tự động hóa

Năm 1983, Lisanne Bainbridge nghiên cứu tự động hóa nhà máy. Tự động hóa việc thường ngày, và con người mất dần kỹ năng để xử lý lúc nó hỏng. Bốn mươi ba năm sau, đúng cái bẫy đó nằm trong harness AI. Công cụ làm mọi task cũng lấy đi lý do khiến bạn còn làm được task đó.

Tôi không muốn dùng AI ít hơn. Tôi muốn giữ cái ghế nơi người ra quyết định ngồi. Giao việc thực thi. Không bao giờ giao quyền quyết định.

Những gì bạn có thể copy

Bạn cũng có thể thử. Đọc hoá đơn của mình trước: task nào tốn nhất, model nào tốn nhất, credit limit trên từng key là bao nhiêu. Dùng aggregator để định hướng, và giữ quyền quyết định cho riêng mình.

Rồi đến cú chuyển trong đầu, ít thực dụng hơn nhưng quan trọng hơn. Tháng Tư: người dùng, đi thuê quyền truy cập. Mùa hè: người vận hành, tự chạy key, route, phanh. Tháng Mười: người mua, đọc công tơ. Các kỹ sư Spotify đến đúng chỗ đó từ hướng ngược lại: phần lớn việc agent làm là I/O, không phải suy nghĩ. METR quay màn hình của chính mười sáu người đó và đo được đúng thế: khi được dùng AI, thời gian code thật giảm từ 36% xuống 24%, phần mất đi chuyển sang đọc output, ra lệnh và chờ. Nếu việc là I/O, thì suy nghĩ là phần ở lại với tôi.

Tháng Tư, thông điệp là đủ rẻ để sở hữu. Bản cập nhật: đủ rẻ để tiếp tục học. Harness thì free; token thì không. Cái thắng không phải là hóa đơn thấp hơn. Mà là tờ hóa đơn đọc được, rõ ràng, và tôi được tự do quyết định khi nào tôi làm việc, đáng giá hơn rẻ. Học phí vẫn nằm trong ngân sách.

---

Hóa đơn gần nhất đã dạy cho bạn điều gì?