如何把AI开发产品的成本优化到0？

2026年1月3日

自从AI编程出现以来，我一直在大量尝试做产品。我的一些产品是面向消费者的，还有一些...嗯，是昂贵软件的内部克隆版本。

但从一开始，我就知道一件大事，AI开发产品需要控制成本。

一开始我尝试了很多工具：Bolt、v0、Replit、Lovable等等，其中Replit给了我最好的结果。但我经常每月要付$25到$200不等。

再加上API、模型等其他成本，每月账单高达$300以上。和雇佣开发者相比划算吗？是的。物有所值吗？不。所以，这几个月来，我把整套技术栈优化成：内部使用要么免费（要么成本极低），面向消费者的产品则保持更精简的成本。

以下是完整的技术栈，适合个人项目或者快速验证产品时使用：

IDE - Google的AntiGravity（100%免费 + 如果你用学生ID还能获得更高访问权限）
AI文档 - SuperDocs（100%免费且开源）
数据库 - Supabase（Nano计划免费，足够基本需求）或 Neon（Serverless Postgres，0.5GB免费存储，自动休眠省钱）
认证 - Stack Auth（1万用户以内免费）或 Firebase Auth（Google提供，每月5万次验证免费，支持多种登录方式）
LLM（AI模型） - 测试用OpenRouter或AI Studio的Gemini，生产环境用Unsloth AI定制微调的模型（你可以直接在Google Colab笔记本里用Unsloth微调模型）
版本维护/分发 - Github/Gitlab（都完全免费且开源）
快速部署 - Vercel（免费套餐对业余爱好者足够了）或 Cloudflare Pages（免费额度更高）
数据分析 - PostHog、Microsoft Clarity 和 Google Analytics（这3个都免费且各自独立用于不同的跟踪，我建议全都用上）

这就是完整清单！可能还漏了什么。如果有的话，直接在评论里列出来。

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