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Matthew Berman 使用 Fable 5.2 制作游戏关卡、电子表格、视频编辑器和视觉模拟。他最复杂的项目运行数天、消耗数十亿个 token:一个游戏关卡任务的 API 成本估算约为 1.5 万美元,电子表格约为 1.17 万美元。按他的估算,较小的视觉项目成本更低。他认为模型的自主代码审查表现强劲,但在自己的使用中 Opus 5.5 仍更快、更便宜。
- 1一个游戏关卡消耗了数十亿个 tokenBerman 报告任务仍在运行时已使用 80 亿至 120 亿个 token,估算 API 成本约 1.5 万美元。
- 2电子表格演示耗时近 50 小时他展示了公式和数据透视表,并按 API 价格估算成本为 1.17 万美元。
- 3多人障碍赛游戏估算成本为 1.3 万美元他报告该项目使用超过 90 亿个 token,耗时 71 小时。
- 4较短的讲解动画消耗的资源更少反编译动画估计耗时 45 分钟,花费 25 美元。
- 5他的测试中自主代码审查完成得更快Berman 将观察到的任务完成时间与 token 吞吐量区分开,并提醒 Ultra Code 成本很高。
要点建议
- 评估智能体制作的大型软件时,同时考虑 token 用量和耗时。
- 投入数天运行之前,可以先尝试较小的视觉任务。
- 演示了部分功能,并不等于证明与完整产品功能相同。
- 选择工作强度和子智能体设置时,要考虑其成本。
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制作游戏、电子表格和视频编辑器
Berman 展示几个大型项目,并报告估算成本。
我用 Fable 5.2 制作了一个受《战争机器》启发的可玩关卡。演示包含掩体、灯光、纹理和定时换弹。角色伸过掩体的动作有些别扭,但我觉得这个关卡很好玩。

我的提示词要求用 Unreal Engine 制作一个看起来完整的关卡。我启用 Ultra Code,让任务连续运行数天。录制时任务仍在进行,我报告已使用 80 亿至 120 亿个 token,并按 API 价格估算成本约为 1.5 万美元。
下一个演示是一个类似 Excel 的浏览器电子表格。我展示了公式、销售跟踪示例和数据透视表。我说它花了近 50 小时,在我的测试中没有发现缺失的功能。
电子表格任务使用了约 80 亿个缓存输入 token 和 1500 万个输出 token,估计 API 成本为 1.17 万美元。我还展示了 Kestrel,一款在 Windows 本地运行、类似 DaVinci Resolve 的视频编辑器。

在 Kestrel 中,我导入视频、拆分和移动片段、让片段自动吸附,并展示缩放和关键帧。我的队友 Alex 也独立制作了视频编辑器,并已用他的版本剪辑视频。
Tumble Beans 是一款受《糖豆人》启发的多人障碍赛游戏。队友 Alex 和 Brian 与我一起试玩一个关卡。我尤其喜欢角色移动和碰撞的物理效果,虽然比赛中也出现了意外弹跳。
提示词要求制作十个不同且有挑战性的关卡,并支持多人游戏。我报告该任务使用超过 90 亿个 token、耗时 71 小时,估计成本为 1.3 万美元。我认为这种工作流程可以帮助人们较快地把游戏想法变成可玩、甚至可能出售的作品。
模拟、实体物件与动态图形
较小的项目包括水气球可视化、打印塔和讲解动画。
另一个项目展示弹丸穿过水气球的过程。浏览器演示可以暂停、切换视角,并调整速度、大小、灯光和重力。我要求模型用 WebGL2 制作单文件版本,不能使用外部库。
这个模拟使用了 4100 万个 token,耗时约两个半小时,估计成本 91 美元。我还要求模型设计一个重量低于 10 克、能放入 Bambu Lab P2S 打印机的可打印塔;该设计使用约 1000 万个 token,估计花费 37 美元。
我在打印出的塔上依次堆放笔记本电脑、平板、电脑和其他设备,最后加上一把电钻,堆放物随之倒下。这是一个实际承重演示,但我没有给出经过测量的失效载荷。
一个解释软件反编译的动态图形视频长约 1 分 52 秒。我说这次运行使用 950 万个 token、耗时 45 分钟,估计花费 25 美元。另一个动画解释了词嵌入、训练和下一 token 预测等语言模型概念。
生成房屋、城市和更多游戏
演示既有失败的活动重现,也有大型东京场景。
我让模型在 Blender 中设计房屋。场景中有泳池、太阳能板、车库和室内空间;一个明显的错误是车道中央长了一棵树。我报告该渲染使用 1300 万个 token,估计花费 30 美元。

根据图片和视频重现 Roadster 发布活动的结果让我失望。另一个旧欧洲小镇场景包含人、动物和未来风格汽车;我展示了角色之间的对话,也看到有人直接穿过其他人。
Unreal Engine 中的东京场景使用了 67.2 亿个 token,耗时约 70 小时,按 API 估算成本约 1.1 万美元。我展示了交通、行人、火车、反射效果和城市远景。
同事在提前使用期间还制作了几个游戏,包括方块风格多人射击游戏、类似《传送门》的手机游戏、未来赛车和螃蟹游戏。这些只是项目的简短演示。
基准成绩和自主工作的成本
Berman 比较基准分数,并介绍速度、模型价格和工作强度设置。
我展示的基准表显示,Fable 5.2 在 FrontierSWE V2 上得分 69.9%,在 OSWorld 2.1 的离线部分测试中得分 89.3%。同一张表显示,Gemini 4 Carbon 在 AutomationBench 上领先,Mythos 5.2 在 Terminal-Bench Science 上略微领先。

在我的测试中,模型自主性很强,做出的决定通常与我的判断一致。我还使用最高工作强度和 Ultra Code 审查现有代码库,它发现了错误、安全问题和界面不一致之处。
我发现有些审查约十分钟就完成,而我原本预计需要 60 至 120 分钟。这是我观察到的任务完成时间,并非每秒 token 数的测量。Ultra Code 会把工作分派给子智能体,成本很高,因此我不建议不加区分地使用。
我更喜欢 Fable 的能力,但在我的使用中 Opus 5.5 更快、更高效,也更便宜。我给出的 Fable 5.2 价格是每百万输入 token 8 美元、每百万输出 token 40 美元;快速模式分别为 16 美元和 80 美元。我尚未试用快速模式。
我还提到与订阅条件相关的额度重置,并推测内部模型开发可能如何进行。这些示例的实际权衡,是成果规模与长时间运行及较高的估算 API 成本之间的关系。
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