Notion 重度用戶:5月4日扣費前先把這 4 類 Agent 關掉
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5月4日前快啲關掉4類Custom Agent,淨係留返觸發窄、有預過濾、真正需要自動跑嘅Agent
呢篇文係一個Notion重度用戶寫嘅實用指南,佢哋發現5月4號之後Notion嘅Custom Agent會轉用積分制,每次執行都扣分,$10得1000分,月底清零唔滾存。作者自己搭咗一大堆Agent,而家要逐個審查,睇邊啲值得留、邊啲要砍。佢嘅核心結論係:唔係Agent數量令你破產,而係觸發條件太寬同埋冇預過濾導致空轉。
作者整理咗一套判斷標準:真正值得留嘅Agent一定要觸發條件夠窄(定時/狀態變更/手動觸發)、入LLM前有規則篩子(關鍵字、字段值)、而且需要喺你唔在場時自動跑。其他嘅,例如「任何變動都跑」、一次性批量任務、或者可以用Notion AI Chat臨時搞掂嘅,都要關。作者仲實測咗自己5個Agent,發現扣分多少取決於每次執行嘅工作量,而唔係手動定自動。
最後佢畀咗一張審查表,幫你用「留、改、關、拆」四個方向去處理現有Agent。重點係:積分制嘅真正成本唔係錢,而係日日提心吊膽嘅「餘額焦慮」,所以與其留一堆冇必要嘅Agent,不如交返啲簡單嘅活畀Notion AI Chat。
- 5月4日起Custom Agent按積分計費,$10=1000積分,月底清零,每次執行扣分,唔係按Agent數量
- 真正燒錢嘅唔係Agent數量,而係觸發條件太寬(如「任何變動都跑」)同埋冇預過濾,導致大量空轉
- 場景判斷:只有「需要你唔在場時自動跑」嘅任務先值得用Custom Agent,其餘一律用免費嘅Notion AI Chat
- 優化方法:喺Agent最前面加規則預過濾(如關鍵詞、字段值),擋走至少一半請求,唔入LLM就唔扣分
- 即刻行動:用審查表(留/改/關/拆)逐個Agent過一次,關掉一次性任務、過寬觸發、冇預過濾嘅Agent
計費規則:扣分嘅只有Custom Agent執行
5月4號之後,唔係所有AI功能都收錢。淨係 Custom Agent每次被觸發執行 先會扣積分。其他如 Notion AI Chat / @Notion AI提問、Basic Autofill(Business/Enterprise有)、同埋 停用或未運行過嘅Agent 都唔扣分。
單次扣幾多分由四樣嘢決定:讀咗幾多內容、行咗幾步流程、用Auto定advanced模型、觸發頻率。記得:建咗但冇觸發過嘅Agent本身唔燒錢,但最好關咗觸發器,以免被無聲喚醒。
燒錢真相:觸發方式比數量更重要
官方數字:最平嘅Q&A Agent一次約$0.03-$0.11,最貴嘅daily brief一次$0.10-$0.30。但真正燒積分嘅係呢幾類:「任何頁面改動就觸發」、一條指令串多個工具調用、冇early-exit、一次性批量任務。有團隊一個月燒咗15萬積分($1500),其中60%係空轉。
作者第一刀就砍呢啲:觸發條件太寬、冇預過濾、任何輸入都硬跑到底嘅Agent。一次性任務如「批量清洗歷史數據」要手動做或者用AI Chat搞,千祈唔好整成常駐Agent。
- 1 「頁面/數據庫一改就觸發」嘅Agent:觸發太濫,容易空轉
- 2 一條指令串多個工具、每次都跑全套嘅Agent:單次成本高
- 3 冇early-exit、唔睇輸入合唔合規就硬跑嘅Agent:浪費積分
- 4 一次性歷史數據清洗/回填屬性嘅Agent:免費期過後要手動做
搭對場景:先過濾,再入LLM
r/Notion上有個帖主搭咗11個協同Agent,最得意嘅唔係模型揀得準,而係每個Agent開頭先查一個 Label Registry數據庫——用規則匹配嘅郵件直接跳過、歸檔、打標籤,60%郵件唔入LLM,剩低40%先送模型。佢話:「呢係我做過最大嘅積分優化,比換模型重要。」
作者跟住發現自己嘅收件箱分揀Agent都有同樣問題——任何郵件都直接調模型。改法係喺Agent最前面加一段 「先匹配規則,匹配唔上先落去」。而家佢判斷Agent留唔留,過兩道閘:觸發條件夠唔夠窄(定時/狀態變更/手動優於任何變動),入LLM前有冇篩子(規則、關鍵詞、字段值)。
實測對賬:單次工作量先係成本關鍵
作者檢查自己5個Agent(選題掃描、選題調研、起草、爆款終審官、潤色搭檔),發現前兩個明顯扣分多,後三個幾乎冇消耗。起初以為係自動觸發問題,但其實全部係手動Run。關鍵係 單次工作量:選題掃描/調研要外部多源讀+跨庫檢索+多步流程,所以貴;起草/終審官只讀當前頁,平;潤色搭檔根本唔係Custom Agent,而係普通指令頁,用AI Chat跑,唔扣積分。
所以判斷標準要改:貴唔貴同點觸發冇關,關鍵係每次Run讀幾多、行幾步、行Custom Agent通道定AI Chat通道。扣得多嘅Agent,先唔好改觸發器,而係檢討單次工作內容——減少讀外部頁面、搜尋數據庫、寫字段嘅數量。
- 選題掃描/調研:扣分多,因為讀得多、步驟多、跨數據庫
- 起草/爆款終審官:扣分少,因為只改當前頁
- 潤色搭檔:根本唔係Custom Agent,用AI Chat免費
果斷交回:偶發任務還原畀AI Chat
有一類Agent要特別注意:一次性、偶發嘅任務,例如套模板轉service page、整理會議紀要、合併文檔做週報。呢啲嘢用AI Chat臨時調就得,整成Agent每次Run都貴好多。有作者話積分制嘅 真正隱形成本係「餘額焦慮」——成日睇幾多分,一年嘥10小時注意力。
免費期搭Agent嘅邏輯係「能搭就搭」,但5/4之後要反轉:常駐、跑得勤、能擋空轉嘅留幾個就夠;偶發、按需、一次性嘅交返畀Notion AI Chat。最後用呢張審查表過一輪:
✅ 留:觸發條件窄 + 進LLM前有篩子 + 需要你唔在場時自動跑
例:定時彙總、狀態變更觸發嘅分揀Agent
⚠️ 改:觸發太寬 或 冇預過濾,但件活本身值得自動化
例:「任何頁面變動都跑」嘅通知Agent
🔕 關:手動跑為主,用AI Chat臨時調更划算
例:起草、潤色、單頁總結類Agent
🗑️ 拆:一次性任務 / 批量回填 / 免費期練手搭嘅
例:批量清洗歷史數據、套模板生成頁面