2026第一波AI付費，設計+開發我選擇了什麼平價 AI 產品？
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2026 AI付費策略：分層適配工作流，平價+按需組合最省錢
作者係 Rico，一位「設計為主、開發為輔」嘅創作者，日常工作流包括設計構思、視覺落地、前端開發同項目迭代。佢嘅需求同時覆蓋設計同編程，所以揀 AI 產品嘅核心邏輯係優先適配工作流同控制成本。文章認為，對設計師嚟講，真正有價值嘅係創意思考時間，唔係喺工具入面反覆試錯。
佢嘅策略係分層：日常重複性高、複雜度低嘅基礎任務，用平價產品長期訂閲，夠用就得；遇上複雜項目，就按需付費俾高階 AI，階段性解決。佢推薦嘅平價產品包括 Lovart AI（月費 $29，設計審美強但權益唔穩定）、智譜 GLM（年費 ¥192，勝在穩定，適合編碼、翻譯等基礎任務）、LibLib Art（年費 ¥299，可平替 Lovart，分流基礎設計需求，成本極低）。
高階產品方面，Claude Code 同 Cursor 係編程首選，用「項目制訂閲」方式，有複雜開發先俾一個月月費；YouMind 用於內容創作，專業有人性，同樣階段性付費。佢最後提醒，唔好盲目追新 AI 產品，適配工作流先係關鍵，用平價穩住 80% 基礎，高階解決 20% 複雜，之後長期複用呢套組合。
- 分層策略：平價產品覆蓋 80% 基礎需求，高階產品按需解決 20% 複雜問題，避免年費鎖死。
- Lovart AI 月付 $29：設計審美強，但權益經常變，只喺集中項目時訂閲，唔做長期綁定。
- 智譜 GLM 年費 ¥192：性價比高，用嚟做重複性編碼、翻譯、文檔，穩定但唔追求極致。
- LibLib Art 年費 ¥299：平替 Lovart，分流基礎設計需求，流程煩啲但成本極低。
- Claude Code/Cursor 採項目制訂閲：CC 擅長複雜前端技術適配，Cursor 適合視覺調整；YouMind 用於內容創作，階段性付費。
背景同付費邏輯
作者 Rico 係「設計為主、開發為輔」嘅創作者，工作流形成「設計構思→視覺落地→前端開發→項目迭代」閉環。佢嘅需求同時覆蓋設計同編程，所以揀 AI 產品嘅核心係優先適配工作流同控制成本。
佢唔推薦年費訂閲，因為 AI 產品迭代太快，除非價格真係好吸引，否則月費或按量計費更靈活。
平價產品：低成本覆蓋日常需求
日常基礎任務，作者揀咗三款平價產品，分別對應設計同開發場景。
- 1 Lovart AI（月費 $29）：設計審美最好，尤其商業設計風格適配度高，但會員權益經常變，而且偶爾「降智」，所以佢只階段性訂閲，集中需求時先用。
- 2 智譜 GLM（年費 ¥192）：性價比極高，用嚟處理重複性編碼、翻譯、文檔等基礎任務。佢審美一般、響應唔快，但勝在穩定，適合做「基礎+高階」組合入面嘅基礎層。
- 3 LibLib Art（年費 ¥299）：可視為 Lovart 嘅平替，模型多、額度足，但需要手動調參數同多次篩選，流程繁瑣但成本極低，用嚟分流基礎設計需求。
作者強調，佢對 AI 依賴唔高，夠用就得，呢啲平價產品正好符合「能解決問題、價格合適」嘅原則。
唔好追新，適配先係關鍵
作者坦言，除咗自媒體博主，好少人需要不斷追逐新 AI 產品。佢短期體驗過，發現學習操作、測試場景消耗大量時間，反而影響真正嘅創作。
佢嘅最終結論係：AI 工具嘅核心價值係適配，將合適嘅產品融入工作流，用平價穩住 80% 基礎，用高階解決 20% 複雜，之後長期複用呢套組合，先係可持續嘅做法。
大家好，呢度係 Rico，作為一個「設計為主、開發為輔」嘅創作者，自己開發同維護緊幾個網站項目同開源模板，工作流形成咗「設計構思→視覺落地→前端開發→項目迭代」嘅流程閉環。
所以我嘅需求同時覆蓋咗設計同編程嘅場景，呢個亦都意味住我要喺兩邊同時投入精力，所以揀 AI 產品方面，我揀 AI 產品嘅核心邏輯始終係優先配合工作流同控制成本，畢竟對設計師嚟講，真正有價值嘅係創意思考時間，而唔係喺工具入面反覆試錯。
低成本配合日常需求 - 平價產品
我嘅日常工作入面，大部分消耗時間嘅都係重複性強、複雜度低嘅基礎任務，針對呢部分需求，我唔會追求極致體驗，而係選擇夠用又平嘅平價產品長期訂閲，盡量用低成本嚟解決問題。
Lovart AI （階段性訂閲）
已付費 Basic $29/月
對於設計師嚟講，呢個確實係最好嘅設計類 AI 產品之一，但係都真係唔平，所以我揀咗按月俾錢，階段性地集中需求解決。比較令到我唔鍾意嘅係，佢嘅會員權益說明經常會變，呢種不確定性令到我好冇安全感，而且間中會遇到降智嘅情況，體驗落差太大。不過唔可否認，佢喺設計審美同體驗上嘅核心需求方面嘅表現依然好掂，尤其係商業設計嘅風格配合度好高，呢個都係我即使有不滿都仍然揀月費保留嘅核心原因。
智譜 GLM
已付費 GLM Coding Lite ￥192/年
理由好簡單，夠曬平，將日常嘅一啲重複性工作多啲交畀佢做，提升 AI 使用率，以目前呢個價錢嚟講冇缺點，雖然目前體驗落嚟審美唔係好好，反應速度都唔係特別快，但勝在穩定，適合處理唔係特別複雜嘅任務，例如項目嘅編碼需求、翻譯、文檔撰寫等，我會先用 GLM 做一次，如果遇到複雜嘅項目需求，或者更高要求嘅體驗，咁我就會按需俾錢用 Claude Code 同 Cursor 嚟解決問題，基礎+高階嘅配合更好控制成本。
我目前用緊佢嚟進行一啲項目嘅更新同優化，慳返更多時間專注喺思考同創作，整體算係性價比好高嘅編程工具，之後可以分享嚇喺項目入面嘅體驗感受。
LibLib Art
已付費 基礎版VIP ￥299/年
都係因為夠平，可以賺到唔少模型。我大部分基礎設計需求其實都做到，雖然會花多少少操作流程，例如需要手動調整模型參數、多次生成篩選結果，但勝在額度足、模型可選範圍廣。部分功能同使用上，佢可以作為 Lovart 嘅替代品，分流基礎設計需求，減少 Lovart 嘅積分消耗，降低整體使用成本。
過去一年我體驗咗一啲 AI 設計類產品之後，已經由追求極致體驗，轉向思考點樣揀低成本嘅解決方案嚟滿足自己日常嘅需求。我對 AI 依賴唔係好高，大多數時候用 AI 產品做輔助，其實唔需要用得太極致嘅性能同要求，「解決到問題、價錢合適」就得。LibLib 啱啱好符合呢個需求，雖然流程繁瑣少少，但能以極低成本覆蓋基礎需求，算係我 2026 付費清單嘅平替設計產品。
聚焦複雜項目嘅需求 - 按需俾錢
AI 產品嘅更新同迭代太快啦，目前嘅產品可能下個月就被顛覆，所以我一般係唔推薦年費訂閲。雖然年費一般都有優惠，但除非係剛需、或者價錢真係好吸引，唔係嘅話都係以月費為主。
我目前習慣按需俾錢，高階AI嘅價值係「解決基礎工具搞唔掂嘅複雜問題」，例如複雜項目嘅技術配合、高要求嘅內容創作，集中需求之後階段性俾錢，又高效又慳錢。
下面係週期內有咗複雜嘅項目需求或者規劃之後會優先使用嘅產品。
Claude Code/Cursor
編程首選。雖然我喺設計同開發上都花咗唔少時間，但編程其實唔係每日嘅必需品。一個項目，我會先做好前期嘅思考同設計工作，定好計劃喺一段時間內嚟開始高頻嘅編程工作。
所以，月費或者按量計費係我嘅首選，呢兩款產品都係我會果斷俾錢嘅存在。優點好明確：審美更好，減少我喺視覺上修改嘅時間；速度快，可以快速產出成熟嘅代碼方案，唔使反覆調試；穩定性極強，複雜需求下都好少出現生成中斷或者邏輯錯誤嘅情況。
Claude Code 同 Cursor 嘅使用場景會唔同：CC 更傾向於複雜設計項目嘅技術配合，例如前端交互邏輯拆解、代碼架構規劃、複雜腳本嘅編寫，佢嘅優勢在於對「設計+技術」嘅複合需求理解更深入，可以幫我提前規避設計方案喺落地時嘅技術問題，我會俾 CC 更多嘅託管同信任；
Cursor 更傾向於編碼參與度更高嘅場景，尤其作為設計師，我對項目視覺上嘅調整同優化，佢嘅 AI 體驗極佳，可以令到我在設計思路清晰時快速落地，有啲代碼自己寫嘅過程，都係好愉快嘅。
我對佢哋嘅付費策略係「項目制訂閲」：有複雜開發項目嘅時候，就訂閲1個月嘅月費，項目結束就暫停；如果只係偶然有啲小問題，就用按量計費，避免長期訂閲嘅浪費。
YouMind
用嚟做內容創作。先簡單講下 YouMind 係咩嘢：佢係一款聚焦「創意行業垂直內容」嘅 AI 創作工具，有別於通用嘅文案生成工具，我認為佢更加專業同有「人性」，俾我嘅內容確實更加符合我嘅心意。簡單嚟講，可以更精準咁俾到我需要嘅嘢，就值得我願意俾錢。同樣我係聚集咗一定嘅需求量之後，先俾錢去階段性解決。
最後
其實我都好好奇，除了自媒體博主之外，真係有人會不斷咁追逐新嘅 AI 產品咩？我短期體驗過追尋新產品，體驗之後喺精力同時間上真係跟唔上，有啲太攰啦，每個新工具都需要學習操作邏輯、測試配合場景，啱啱熟悉又出新產品，反而消耗咗大量核心創作時間。
對我嚟講，AI 工具嘅核心價值係配合，將合適嘅 AI 產品結合到自己嘅工作流入面，喺基礎環節慳時間同精力，將慳落嚟嘅時間投入喺真正嘅設計創作入面。打個比喻，用平價產品穩住80%嘅基礎需求，用按需俾錢嘅高階產品解決20%嘅複雜問題，然後喺好長嘅時間內重複用呢套成熟嘅工具組合，呢個就係我目前對於 AI 嘅期待啦。
大家好，這裏是 Rico，作為一名“設計為主、開發為輔”的創作者，自己開發和維護着幾個網站項目和開源模板，工作流形成了“設計構思→視覺落地→前端開發→項目迭代”的流程閉環。
所以我的需求同時覆蓋了設計和編程的場景，這也意味着要在兩端同時投入精力，因此在選擇 AI 產品方面，所以我選擇AI產品的核心邏輯始終是優先適配工作流和控制成本，畢竟對設計師而言，真正有價值的是創意思考時間，而非在工具裏反覆試錯。
低成本適配日常需求 - 平價產品
我的日常工作裏，大部分消耗時間的都是重複性強、複雜度低的基礎任務，針對這部分需求，我不會追求極致體驗，而是選擇夠用且便宜的平價產品長期訂閲，儘量用低成本來解決問題。
Lovart AI （階段性訂閲）
已付費 Basic $29/月
對於設計師來說，這確實是最好的設計類 AI 產品之一，但也確實不便宜，因此我選擇的是按月付費，階段性集中需求解決。比較讓我不喜的是，它的會員權益說明經常會變，這種不確定性讓我很沒有安全感，並且偶爾會遇到降智的情況，體驗落差太大。不過不可否認，它在設計審美和體驗上的核心需求上的表現依舊能打，尤其是商業設計的風格適配度很高，這也是我即便有不滿仍選擇月付保留的核心原因。
智譜 GLM
已付費 GLM Coding Lite ￥192/年
理由很簡單，足夠便宜，把日常的一些重複性工作多託管，提升 AI 使用率，目前這個價格來說沒有缺點，雖然目前體驗下來審美沒有很好，響應速度也不是特別快，但勝在穩定，適合處理不是特別複雜的任務，比如項目的編碼需求、翻譯、文檔撰寫等，我會先用 GLM 做一遍，如果遇到複雜的項目需求，或者更高要求的體驗，那麼我會按需付費 Claude Code 和 Cursor 來解決問題，基礎+高階的配合更好控制成本。
我目前在使用它進行一些項目的更新和優化，節省出更多時間專注于思考和創作，整體算是性價比很高的編程工具，後面可以分享一下在項目中的體驗感受。
LibLib Art
已付費 基礎版VIP ￥299/年
也是因為足夠便宜，能薅到不少模型。我的大部分基礎設計需求其實都能做，儘管會多花費一些操作流程，比如需要手動調整模型參數、多次生成篩選結果，但勝在額度足、模型可選範圍廣。部分功能和使用上，它可以作為 Lovart 的替代品，分流基礎設計需求，減少 Lovart 的積分消耗，降低整體使用成本。
過去一年我在體驗了一些 AI 設計類產品之後，已經從追求極致的體驗，轉向思考如何選擇低成本的解決方案來滿足自己日常的需求。我對於 AI 依賴並不高，大多時候用 AI 產品作為輔助，其實用不到太極致的性能和要求，“能解決問題、價格合適”即可。LibLib 恰好契合這個需求，雖然流程繁瑣一點，但能以極低的成本覆蓋基礎需求，算是我 2026 付費清單的平替設計產品。
聚焦複雜項目的需求 - 按需付費
AI 產品的更新和迭代太快了，目前的產品可能下個月就被顛覆，所以我一般是不推薦年費訂閲。雖然年費一般都有優惠，但除非剛需、亦或價格真的很動人，不然還是以月費為主。
我目前是習慣按需付費，高階AI的價值是“解決基礎工具搞不定的複雜問題”，比如複雜項目的技術適配、高要求的內容創作，集中需求後階段性付費，既高效又省錢。
下面是週期內有了複雜的項目需求或者規劃後會優先使用的產品。
Claude Code/Cursor
編程首選。雖然我在設計和開發上都傾注了不少時間，但編程其實並不是每日的必需品。一個項目，我會先做好前期的是思考和設計工作，定好計劃在一段時間內來開始高頻的編程工作。
所以，月費或者按量計費是我的首選，這兩款產品都是我會果斷付費的存在。優點很明確：審美更好，減少我在視覺上修改的時間；速度快，能快速產出成熟的代碼方案，不用反覆調試；穩定性極強，複雜需求下也很少出現生成中斷或邏輯錯誤的情況。
Claude Code 和 Cursor 的使用場景會不同：CC更傾向於複雜設計項目的技術適配，比如前端交互邏輯拆解、代碼架構規劃、複雜腳本的編寫，它的優勢在於對“設計+技術”的複合需求理解更深入，能幫我提前規避設計方案在落地時的技術問題，我會給 CC 更多的託管和信任；
Cursor 更傾向於編碼參與度更高的場景，尤其作為設計師，我對項目視覺上的調整和優化，它的 AI 體驗極佳，能讓我在設計思路清晰時快速落地，有些代碼自己寫的過程，也是很愉悦的。
我對它們的付費策略是 “項目制訂閲”：有複雜開發項目時，就訂閲1個月的月費，項目結束就暫停；如果只是偶爾有小問題，就用尋找按量計費，避免長期訂閲的浪費。
YouMind
用於內容創作。先簡單說下 YouMind 是什麼：它是一款聚焦“創意行業垂直內容”的 AI 創作工具，區別於通用的文案生成工具，我認為它更加專業和有“人性”，給我的內容確實更符合我的心意。 簡單來說，能更精準給到我需要的東西，就值得我願意付費。同樣我是聚集了一定的需求量之後，再付費去階段性解決。
最後
其實我也很好奇，除了自媒體博主之外，真的有人會不斷地追逐新的 AI 產品嗎？我短期體驗過去追尋新產品，體驗後在精力和時間上確實跟不上，有些太疲倦了，每個新工具都需要學習操作邏輯、測試適配場景，剛熟悉又出新品，反而消耗了大量核心創作時間。
對我而言，AI 工具的核心價值是適配，把合適的 AI 產品結合到自己的工作流中，在基礎環節節省時間和精力，把省下來的時間投入到真正的設計創作中。打個比方，用平價產品穩住80%的基礎需求，用按需付費的高階產品解決20%的複雜問題，然後在很長的時間內複用這套成熟的工具組合，這就是我目前對於 AI 的期待了。