我的 Manus AI 信用使用情况（30 天后）— 数据
发布: (2026年4月17日 GMT+8 09:10)
2 分钟阅读
原文: Dev.to
Source: Dev.to
任务分类
| Category | % of Tasks | Avg Credits | Best Mode |
|---|---|---|---|
| Simple (email, formatting, lookup) | 43 % | 2.1 | Standard |
| Medium (code, analysis, research) | 31 % | 4.7 | Standard* |
| Complex (architecture, creative) | 26 % | 8.3 | Max |
指标
| Metric | Before | After | Change |
|---|---|---|---|
| Monthly spend | ~$200 | ~$76 | -62 % |
| Tasks on Max | 71 % | 26 % | -45 pp |
| Quality score | 98.1 % | 97.3 % | -0.8 % |
质量差异 0.8 % 在误差范围内。在针对 53 种任务类型的盲测 A/B 测试中，评审无法分辨输出是来自 Standard 还是 Max。
大多数“听起来复杂”的提示实际上是用冗长语言包装的简单任务。一个 500 字的提示要求“全面分析并提供详细建议”针对 CSV 文件，仍然只是数据分析任务——Standard 能完美处理。
Credit Optimizer v5
我构建了 Credit Optimizer v5，一个免费的 Manus AI 技能，具备以下功能：
- 分析每个提示的实际复杂度（而非感知复杂度）
- 将其路由至最佳模型（Standard 或 Max）
- 应用上下文清理以减少 token 浪费
- 将混合任务分解为最佳路由的子任务
该技能在每次任务执行前自动运行——无需任何手动干预。
资源
- Savings Calculator – 估算您的潜在节省
- Standard vs Max Guide – 模型选择决策树
- GitHub Repository – 完整源码
您的月度 Manus AI 支出是多少？您尝试过优化模型路由吗？请在评论中分享您的经验。