39美元陷阱：我追踪了200多个Manus AI任务，发现73%的Credits被浪费
Source: Dev.to
你每月支付 $39 订阅 Manus AI。你以为自己得到价值 $39 的自主 AI 工作。其实并非如此。
在追踪了我在 30 天内运行的每一个任务后，我发现几乎四分之三的信用消耗都是纯粹的浪费——而罪魁祸首并不是你想象的那样。
这不是抱怨。这是数据分析。
实验
我在 Manus Pro 计划（$39.99 / 月，3 900 积分）中连续 30 天记录了 217 个任务。对于每个任务，我记录了：
- 任务类型（代码编辑、研究、文件操作、网页抓取、内容生成、多步骤项目）
- 使用的模型（Standard vs Max，如任务元数据所示）
- 消耗的积分
- 是否真的需要 Max 模式（根据任务复杂度和输出质量判断）
结果让人不舒服。
原始数据
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 已跟踪的任务总数 | 217 |
| 已消耗的积分总数 | 4 831（超出计划 24 %） |
| 路由到 Max 模型的任务 | 164（75.6 %） |
| Max 模型合理的任务 | 47（21.7 %） |
| Max 模型不必要的任务 | 117（53.9 %） |
| 错误路由浪费的积分 | ~2 340（48.4 %） |
请深思这一点。超过一半的任务是由最昂贵的模型处理的，而使用更便宜的模型本可以得到相同的结果。
浪费发生的地方
我对每项任务进行了分类，发现了哪些任务类型被过度路由的明显模式：
| 任务类别 | 计数 | % 路由至 Max | % 需要 Max 的情况 | 浪费率 |
|---|---|---|---|---|
| Simple file edits | 43 | 88 % | 5 % | 83 % |
| Variable renaming / refactoring | 28 | 82 % | 7 % | 75 % |
| Web searches / lookups | 31 | 71 % | 13 % | 58 % |
| Template generation | 19 | 79 % | 16 % | 63 % |
| Bug fixes (single file) | 24 | 75 % | 29 % | 46 % |
| Content writing (short) | 18 | 83 % | 22 % | 61 % |
| Multi‑file architecture | 22 | 91 % | 82 % | 9 % |
| Complex research + synthesis | 16 | 94 % | 88 % | 6 % |
| Data analysis + visualization | 16 | 88 % | 75 % | 13 % |
模式： 常规任务（文件编辑、重命名、搜索、模板）被大量过度路由，而复杂任务（架构、研究、数据分析）则被适当地路由。
隐藏的信用消耗因素
超出模型路由之外，还出现了另外三类浪费来源：
- Retry Tax（约占总信用的 15 %） – 当任务失败并且 Manus 进行重试时，你需要为两次尝试都付费。我的 217 个任务中有 31 个（14.3 %）涉及至少一次重试。即使重试产生相同的错误，重试所消耗的信用也永不退款。
- Context Rebuilding（约占总信用的 12 %） – Manus 会在同一会话中重新读取已经处理过的文件。我观察到代理在一次多步骤任务中对同一个
package.json文件读取了四次。每次读取都会产生信用消耗，因为模型会再次处理文件内容。 - Unbatched Operations（约占总信用的 8 %） – 将相关任务顺序处理，而不是批量处理。例如：“在 5 个页面中更新标题”会被拆成五个独立任务，而不是一次批量操作。每个任务都带有额外开销（上下文加载、模型初始化），导致信用消耗叠加。
计算细节：你实际支付的费用
在 $39.99 Pro 计划（共 3 900 积分）下：
| 类别 | 积分 | 总占比 | 实际费用 |
|---|---|---|---|
| 高效工作（模型正确，无浪费） | 1 062 | 22 % | $8.76 |
| 模型正确，但有重试/重建浪费 | 529 | 11 % | $4.36 |
| 错误模型路由（主要问题） | 2 340 | 48 % | $19.30 |
| 开销（上下文，未批处理） | 900 | 19 % | $7.42 |
| 总计 | 4 831 | 100 % | $39.84 |
你支付了 $39.99，却只得到价值 $8.76 的最优路由高效工作。其余都是浪费。
为什么 Manus 不会修复这个问题
这并不是一个 bug —— 而是设计选择。Manus 会积极地将任务路由到 Max，因为：
- 质量上限高于成本下限。 与其让一个简单任务在廉价模型上失败，不如让它在昂贵模型上成功，这对 Manus 的声誉更有利。
- 缺乏用户反馈机制。 没有让用户事后说明“这个任务其实不需要 Max”的途径。
- 收入对齐。 更多的积分消耗会促使用户更快升级到更高等级的套餐。
我并不是说 Manus 带有恶意，但其激励结构并不利于你的钱包。
您可以采取的措施
在此分析之后，我实施了三项改动，使我的实际费用从每月 $39.99 降至约 $14‑18 / 月：
1. 任务拆解
将大型提示拆分为原子任务（例如，“创建布局”，“添加侧边栏导航”，“实现表格组件”）。每个微任务的成功率更高，且更常路由到 Standard。
2. 知识片段
添加类似以下的 Knowledge 条目：
hard_credit_ceiling: 120
max_steps: 20
parallel_tasks: 1这会强制采用保守行为，防止在复杂任务上出现信用消耗失控。
3. 模型路由层
构建一个路由技能，在 Manus 处理任务之前拦截并按复杂度进行分类。简单任务被强制发送到 Standard；只有真正复杂的任务才使用 Max。仅此一项就将浪费削减约 55 %。
结果： 每月使用量从约 4 800 credits 降至约 1 800‑2 200 credits——远低于 3 900 credits 的配额，且仍有余量。
令人不安的问题
如果 73 % 的积分都浪费在默认路由上，而解决方案只是一个相对简单的分类层，为什么 Manus 不把它直接内置到平台中？
我认为答案是他们迟早会这么做。现在，积分系统是一个 利润中心，而不是 成本中心。在用户压力迫使改变之前，这种浪费将会持续。
与此同时，数据已经很明确： 记录你的使用情况，拆解你的任务，并添加一个路由层。你的钱包会感谢你的。
所有数据均收集于 2026 年 2 月 15 日至 3 月 16 日期间的 Manus Pro 计划。任务分类是通过手动审查每个任务的输入、输出和模型元数据完成的。策略 3 中提到的路由技能是开源的，已在 GitHub 上以 credit‑optimizer‑v5（MIT 许可证）形式发布。
如果你想对比数据，请在下方留言，或在 creditopt.ai 找到我。