曾經有段時間，我離開了 ChatGPT。
起因是遇到付款問題，但也正因為這樣，才有機會把市面上的 AI 工具輪流試了一遍——Claude、Gemini、Perplexity、Felo、DeepSeek、Monica、騰訊元寶等工具充當代替品。
- Claude 有人說很適合寫文案，但我用起來總覺得回覆偏短，接不住我那種模糊、發散式的提問。
- Gemini 的圖像和簡報能力有驚喜，但免費版對我來說還是有點卡手。
延伸閱讀：《Mengfai成長筆記#7》AI生成PPT省時秘訣：Gemini3試用體驗
- Perplexity 和 Felo 更像 AI 搜索引擎，查資料很好用，但不是我日常思考的地方。
- Monica 這類多模型工具方便是方便，缺的是長期記憶——用起來始終像個工具箱，而不是一個懂你的助手。
- DeepSeek 和騰訊元寶，個人覺得生成品質比較一般，說是「必要時才用」，但說實話，好像也沒什麼必要時。
時隔一年，終於找到了另一個付款方式，重新回到 ChatGPT 懷抱。如果這麼多工具只能選一個，我會毫不猶豫選 ChatGPT——通用性最強，是我體感最絲滑、最流暢、最懂我的存在。
為什麼我願意付費？
最近一位朋友說的話讓我很有共鳴：
免費服務限制了你對 AI 能力邊界的認知。
有人會問：有免費的不好嗎，為什麼要付費？這其實是個價值 vs. 價錢的問題——當你花出去的錢所換來的價值，大於錢本身，就是一筆好的消費。
免費服務不是不好，但免費背後通常有它的商業邏輯：可能是行銷手段、培養使用習慣、收集反饋，甚至建立生態。作為使用者，值得想清楚：自己是用什麼換來這個服務？
只有付費升級後，你才會真正體驗到 AI 高階能力現在有多強。一個任務免費版做不到，不代表付費版也做不到——免費版局限的，不只是功能，還有你的想像和視野。
對我來說，AI 扮演了我的教練和顧問，在工作、社團、學習上都幫了很大的忙，省下大量時間。把省下的時間折算成每小時身價，再比對付出的成本——三個字：超化算。
最近實測了一個場景：我在學習如何把開發好的程式部署到雲端，遇到一個問題卡了好幾輪對話都解決不了。但換上付費的 Thinking 模式，一次搞定。試錯不是不行，但那個時間成本……我更偏好付費版的品質，少幾輪折騰。
隨著與 AI 對話越來越多，它開始記住你的偏好，跨對話引用過去的內容，把你說過的觀點串連起來回應你；有疑問時，它還會用你知識邊界內的例子向你說明。我只能用「Amazing」來形容。
後來我問 ChatGPT 它有沒有無限記憶，它是這樣回答的：
它知道我有在經營電子報，知道我關心 AI、效率、第二大腦、項目管理。有時候聊到一半，它會主動提醒我把討論出來的觀點整理成電子報，還會幫我架構文章內容，十分貼心。
進一步如果再把 ChatGPT 與 Notion、Heptabase 透過 MCP 連結，更可以調用個人的知識資產，引用第二大腦中記錄過的知識與經驗，讓 ChatGPT 擁有足夠的長期上下文能力，回答更加精準。這才是「越用越懂我」的完整體現。
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結語
在 AI 時代，常聽人說 AI 焦慮。但說真的，看別人用 AI，不如自己親手試。只有親身使用、深度體驗過，你才有機會遇到那個 A-HA 時刻——「原來 AI 可以這樣幫我」的那種感覺。別人用得多厲害是別人的事，當你用 AI 解決了一件真實的煩心事，那是你自己的親身經歷，別人取不走。
不妨先從一個真實的個人問題出發，無論是開發工具、自動化流程，還是整理筆記——只要行動開始，影響圈就會慢慢擴大。除了改變自己，還會帶動身邊的人。焦慮感，自然也會少很多。
《Mengfai成長筆記》！這是一個探索學習、效率、系統與自我成長的空間，適合像您一樣，渴望在變化的時代中持續進化的人。
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