內容

官方網站：https://marriottbonvoy.currensea.co.uk/

申請網址 ( 藉由此推薦，可讓我獲得小額 5000 點回饋 )：https://reurl.cc/EYV64v

扣款方式是連動你所設定的銀行帳戶，可連結一個主要和一個備用的戶頭

當下申請資格

1. 曾持有英國學生簽，非英國和歐盟公民
2. 有效 Monzo 英國帳戶 ( 超過 2 年 )，並有多樣的消費、轉帳記錄
3. 無英國信用卡
4. 英國收件地址為朋友家

申請步驟

1. 下載 Marriott Bonvoy UK Debit Card APP，全程都需透過該 APP 進行 ( 該 APP 僅在英國地區發佈 )

https://apps.apple.com/gb/app/marriott-bonvoy-debit-card/id6748405825

2. 進入後選擇 Sign Up，然後依序完成帳號、密碼和手機驗證。手機號碼僅限英國、歐盟地區和美加的手機號碼

3. 選擇主要的連動銀行戶頭，可支援的銀行清單如官網所示：

4. 連接成功後，會出現以下畫面：

5. 接著就是繳付年費。免費獲得的 10 個房晚是在「卡片寄到後啟用時，填寫完你的萬豪會員號碼送出」後，才會取得

6. 設定 PIN 碼，接著就等卡片送到，然後在 APP 內啟用即可

申請流程

2026/08/31 03:00 台灣時間：線上完成申請，並透過連結的帳戶繳款年費
2026/09/01 19:00 台灣時間：APP 跳出通知，卡片已經寄送
2026/09/02 19:15 台灣時間：英國的收件信箱收到卡片
2026/09/03 21:00 台灣時間：請朋友轉寄回台灣
2026/09/07 13:00 台灣時間：收到卡片並啟用。啟用時會綁定 Marriott Bonvoy 會員帳號，房晚會及時入帳

參考資料

1. 万豪英国借记卡：年费55/175英镑，可积分，送10/15房晚（无需激活也可叠加）

課程相關資訊

[連結]：https://learn.duotify.com/courses/ai-cost

請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

內容

Token 壓縮技術

1. 降低成本、推升推論速度且也可以使用到 Cache 的 Token 成本
2. 百萬 Token 的成本其實偏貴，且也不保證這個 Cache 的內容都可以被模型抓到
3. 縱使是 AI，也不是看完所有的 Code 才能撰寫。換言之，你應該是要限定AI 的讀取輸出範圍，讓其在指定範圍內表現良好
4. 高價值的模型，用起來著實非常貴，所以要用在高價值的產出 ( 如重構專案 )。縱使如此，還是比人類便宜。
5. 「改變行為」有可能會省更多

系列文章

[blogimove-CPC-TAG=notesAICOSTDuotify-MODE=1-POSTNUM=-ORDERBY=title-ORDERTYPE=desc]

課程相關資訊

[連結]：https://learn.duotify.com/courses/ai-cost

請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

內容

系列文章

[blogimove-CPC-TAG=notesAICOSTDuotify-MODE=1-POSTNUM=-ORDERBY=title-ORDERTYPE=desc]

內容

以國泰世華銀行為例，在用卡及繳款須知內有一項「溢繳款領回費用」。一般而言，退費到持卡人的本行存款帳戶的話，是不需要收取匯款手續費的。至於其他銀行存款帳戶的話，會有一筆臨櫃匯費。條文內容是這樣的：

溢繳款退費至本行存款帳戶，不需收取匯款手續費。
溢繳款退費至其他銀行存款帳戶，匯款金額200萬元(含)以下，匯費每筆30元；每逾100萬元，加收10元。

其餘的信用卡發卡行也會有類似的條文，詳情可以上官網查詢，或是電話致電客服詢問。

參考資料

1. 用卡及繳款須知 信用卡使用相關資訊

課程相關資訊

[連結]：https://learn.duotify.com/courses/ai-cost

請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

內容

1. 「只寫不讀」一定不會省 Token：因為讀入的話，是要收錢的，無論是否有用到
2. 文本翻譯很貴：因為幾乎 1:1 輸出，若你用 API 計價，那著實很貴。換言之，你要自行拆小塊，一段一段翻，且無須記住上下文
3. 穩定前綴 prompt prefix 是快取友善的起點
4. Agents.md 和 Agent Skills 外部化：把不該每次重講的規範先行固定，讓 agent 可以先讀再執行任務 -> 通用操作能被重用

系列文章

[blogimove-CPC-TAG=notesAICOSTDuotify-MODE=1-POSTNUM=-ORDERBY=title-ORDERTYPE=desc]

課程相關資訊

[連結]：https://learn.duotify.com/courses/ai-cost

請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

內容

1. Input tokens 往往是程式任務的大宗 – 例如 Figma 的 MCP，要管好 input 才能省錢
2. 關於 AGENTS.md 內，你可以規範「如何使用 Token」
3. Cached Hit：穩定前綴且被重複使用 – 固定規則、專案背景、可重用
4. Antigravity 應該在後續有刻意降低 Token 使用，但目前尚無公開
5. 當你的 AGENTS.md 更改後，由於它是「一開始」呼叫就會呈現的，所以就會導致快取 Token 作用失效
6. 當成本增加，代表額度消耗速度也會隨之增加

系列文章

[blogimove-CPC-TAG=notesAICOSTDuotify-MODE=1-POSTNUM=-ORDERBY=title-ORDERTYPE=desc]

內容

定位與設計

LiteLLM 定位為企業級 AI 閘道控制平面（AI Gateway Control Plane）。用以解決多種模型供應商環境下，API 的請求、回傳值、身分認證規則、串流協議、錯誤處理機制…等不一致的痛點。Lite LLM 讓企業端可以使用統一的 OpenAI 相容介面作為控制層，進而在不修改客戶端應用程式碼的情況下，實現多供應商自由切換、容錯降級（Failover）、虛擬金鑰（Virtual Keys）分發以及團隊預算與花費的控管……等功能。

CLI Proxy API 的設計是以「個人訂閱權限的本機虛擬化轉接層」為出發點。AI 供應商所提供的月費訂閱制服務，會被嚴格限制在專屬的終端機頁面或是網頁上才能使用 ( 畢竟廠商實際花費成本是有很高機會大於訂閱費的 )。CLI Proxy API 透過模擬官方 CLI 工具的認證流程與通訊協議，將個人固定月費的終端權杖封裝成標準 API，讓 Cursor、VS Code、自建 Agent 等第三方開發工具也能。

底層通訊架構與身分驗證機制

LiteLLM 架構採用「Gateway 治理層 + 核心 SDK 轉譯層」。當收到客戶端請求時，Gateway 首先檢查客戶端的虛擬金鑰，來判斷團隊、可存取模型、剩餘額度等資訊後，進而送至快取比對。一系列 middleware 都通過後，再轉成目標供應商所需的格式並接收回傳值。回傳給使用者前，再轉換回 OpenAI 通用格式。

CLI Proxy API 採用「 OAuth 憑證生命週期管理與底層通訊協議協作」，來繞過官方對非互動式存取的種種限制。

課程相關資訊

[連結]：https://learn.duotify.com/courses/ai-cost

請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

內容

1. Ultra Code 適合在 Dynamic Workflow，在編排能力上有強化，來避免多個 sub agents 內打架
2. 把成本語言對齊，才能談的上治理 – Input Token, Cached Token, Output Token, 工具成本這四個面向，哪個成本項是最大的
3. 用 Token 計費，還是用算力計費 – 理論上應該要用算力計費，但 Token 才比較容易計價
4. Cached Token 是 Input Token 的 1/10
5. 一個工具執行的結果，會當成下一個 Input 的成本 – 要小心 session 的上下文累積。因此當你「執行測試時，你可以要求 AI 一律使用 Sub-Agent 來進行，然後若有失敗的話，請給我執行失敗的 log 結果」，這樣一來就可以節省主 thread 上的成本

系列文章

[blogimove-CPC-TAG=notesAICOSTDuotify-MODE=1-POSTNUM=-ORDERBY=title-ORDERTYPE=desc]

課程相關資訊

[連結]：https://learn.duotify.com/courses/ai-cost

請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

內容

1. 一個好的 Sub-Agent：當你只需要調用這個工具的結論，而不希望其佔用主 Agent 對話的 token，那就很適合
2. 撰寫測試程式時，你如果確定每個測試彼此間都是隔離的，那你是可以請 AI 針對每一個測試，獨立開啟一個 Sub-Agent。這樣一來會透過 Cache 的部分來省下費用 ( 畢竟 Input Token 變少了 )

系列文章

[blogimove-CPC-TAG=notesAICOSTDuotify-MODE=1-POSTNUM=-ORDERBY=title-ORDERTYPE=desc]