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他的额度是怎么烧没的
卡兹克做了一个 AI 热点资讯产品，叫 AIHOT。按他自己的说法，这个产品月活刚过 100 万，监控的信息源加到了将近 2000 个，每天光大模型的接口费就要烧几百块。（这些是他自述的数字，我们无法独立核实。）
产品在烧钱，他就天天在 CodeX 上想办法给产品省钱，结果 CodeX 这边也烧了起来：一天用完一个 200 美元的 Pro 会员号，三个号轮着转。
他在文章里说了一句很实在的话，我觉得咱们很多同学会有共鸣。他说自己不太懂代码，只能当产品经理：知道目标是什么，但具体怎么实现、有没有更好的路子，得靠一个很强的模型先把过去的数据和日志都看一遍，出一份像样的开发规划，他再去执行。
问题就出在这一步。他习惯用 CodeX 里最高的几档推理来做分析规划，出完计划再换低一档来实施。用最高档分析规划一次，200 美元会员的周额度就能没掉 10%。
一份容易被忽略的额度
被逼到墙角之后，他想起了 ChatGPT 聊天窗口里的那个 GPT-6 Pro。
这是 Pro 会员在聊天里才能选的最强一档模型。关键在于，它的额度和 CodeX 是分开算的，用它不消耗 CodeX 的额度。
OpenAI 的帮助中心写得很清楚：200 美元档的 Pro 会员，GPT-6 Pro 每周 200 条；100 美元档每周 50 条。这些限额只管聊天，CodeX 那边的用量另算。
也就是说，很多 Pro 会员一边在 CodeX 里把额度烧得精光，一边让每周这 200 条最强模型的对话躺着吃灰。
卡住的地方：它看不到真实数据
那为什么以前不用它来做规划呢？因为聊天窗口里的模型，看不到他的真实业务。
它可以通过 GitHub 插件看到代码和历次改动记录，但看不到服务器这几个月的日志，也看不到线上数据库。昨天到底进来多少条数据、某个模型一天烧多少钱、钱分别烧在哪儿，它都不知道，只能对着代码猜。
他有一段话讲得很透：
代码告诉 AI，这套系统理论上应该怎么运行。
生产数据告诉 AI，这套系统实际上是怎么运行的。
没有真实数据，再强的模型给出的也只是推测。 这句话放到咱们自己身上一样成立：你让 AI 帮你分析社群运营、分析销售情况，它手上没有你的真实记录，说得再漂亮也是纸上谈兵。
一句话，让 CodeX 搭了一座只读的桥
他的解法是 MCP。MCP 你可以理解成一个标准插口，能让 AI 接上外部的数据和工具。ChatGPT 聊天窗口里的「插件」，底层就是它。
于是他给 CodeX 发了一句话：
给 AIHOT 增加一个供 ChatGPT 使用的生产业务数据只读 MCP Server，让 GPT-6 Pro 能安全查询 AIHOT 所有服务器的真实数据。但是一定是最小权限、只读、可审计，不能影响生产性能，也不能暴露密钥和敏感数据。
你留意这句话的后半截。前半句是要什么，后半句全是安全边界：只读、最小权限、可审计、不暴露密钥。 模型只能看数据，不能动数据。登录这一关他接的是飞书认证，只有他本人的飞书账号登录之后才能用。
大约半小时，CodeX 做完了，连上传和测试都自己跑了一遍。
这一步对大多数同学来说偏技术，你得有自己的服务器和数据库才用得上。但他那句话的写法值得学：让 AI 碰你的真实数据之前，先把「只许看、不许动」写进要求里。 如果数据里有客户的姓名、手机号这类信息，先脱敏再给它看。
看到这儿，后面是学员专属
后面这一半是训练营学员的内容。你要是学员，用手机号登录就能接着往下看。