標籤: LLM 訂閱拆分

2026 年 5 月中,Anthropic 連續宣布三波 Claude Code 政策變動。5/6 把 5 小時池額度直接 ×2、Pro/Max 取消尖峰時段;5/13 週池額度 +50%(到 7/13 結束的補貼期);最關鍵的是 5/14 預告、6/15 生效的「訂閱拆分」政策 — 把程式化用量從訂閱補貼池移到獨立 metered credit pool。

這篇文章是我作為一個 Claude Max 訂閱用戶,用 21 個 transcript 實際 audit + 政策原文交叉比對的 evidence-based 評估。涵蓋:三波變動的精確時間軸、Anthropic 拆分的真實業務動機、不同使用模式落到新政策的具體影響、灰色地帶與真實風險,以及用 Qwen 3.6 + DeepSeek V4 反轉成「本地優先」工作架構的可執行路線。

三波政策變動的精確時間軸

2026/5/6 — 5 小時池 ×2、尖峰取消。Claude Code 五小時池對 Pro / Max / Team / 企業版直接加倍。Pro / Max 取消「peak hours」限制。Claude API 的 Tier 1 input tokens 上限 +1500%、output tokens +900%。背景是 Anthropic 跟 SpaceX 簽算力協議,Colossus 1 設施提供 300MW 額外容量、超過 220,000 NVIDIA GPU。

2026/5/13 — 週池 +50%(臨時加碼到 7/13)。週限額提升 50%,適用於 Pro / Max / Team / Enterprise。這是限定期加碼,7/13 之後會回到原本水準(除非 Anthropic 再續延)。業界解讀是 Anthropic 對抗 OpenAI Codex 搶 agent 市場的動作。

2026/6/15 — 訂閱拆兩池(真正的結構變動)。訂閱使用從這天起分成兩個池子:

使用方式	6/15 後歸屬	計費邏輯
終端機 / IDE 內互動式 Claude Code	互動池(訂閱)	不變
claude.ai 網頁 / 桌面 / 手機	互動池(訂閱)	不變
Claude Cowork	互動池(訂閱)	不變
claude -p 無頭模式	Agent SDK Credit Pool	按 API 全價
Claude Code GitHub Actions	Agent SDK Credit Pool	按 API 全價
Claude Agent SDK(Python/TS)	Agent SDK Credit Pool	按 API 全價
第三方包裝(OpenClaw / Conductor / Zed / Jean)	Agent SDK Credit Pool	按 API 全價

SDK Credit Pool 額度按訂閱方案分配:Pro $20、Max 5x $100、Max 20x $200,Team Standard $20/seat、Team Premium $100/seat。額度不滾存,每月歸零。耗盡後可選擇 enable overage(繼續按 API 全價收費)或 disable overage(請求被 reject)。

Anthropic 為什麼要拆?

訂閱政策本來是「個人吃到飽」設計。Anthropic 賭你打字慢、思考慢,$20 一個月吃不爆等值的 API token 量。這個賭注在「個人開發者用 Claude 寫 code」場景下成立 — 一個人類一天寫不了 10 萬行的對話。

但 Claude Agent SDK + 第三方包裝(OpenClaw、Conductor、Zed、Jean)讓人可以把 $20 訂閱接到自己寫的 Python 程式,24 小時不停跑 agent army,實際 token 量遠超過 $20 等值。等於把吃到飽 buffet 整個載走轉賣 — 訂閱被當成「便宜 API」用於 production 流量。

Anthropic 沒禁這條路,只是把它改成獨立 metered 預算 — 「載走轉賣」要另外算錢,「個人坐下來吃」不動。順便擋住 OpenAI Codex 用低價搶 agent 市場,也保住 unit economics 才有錢付 SpaceX 那 300MW 算力擴張的帳。

實際使用模式 audit:21 個 transcript 看出什麼

政策評估不能憑印象,要有實際使用 evidence。我盤點過去 28 天的 Claude 使用情況:

• 21 個 transcript / 13 個唯一日期:不是每天用,平均一週 3-4 天
• 互動式為主:全部 transcript 都是終端機 Claude Code session,不是 SDK / API 程式化呼叫
• ccbot Telegram bridge:bridging interactive session,不是獨立 inference
• 5 個 claude-harness-* hook:全是 SessionStart / PostToolUse / PreCompact 注入,在 session 內運行
• claude-limited cgroup wrapper:也是互動 session 內
• Agent Team 18-25 並行:從 interactive session 用 Agent tool 派
• /loop, /schedule, GitHub Actions, 第三方包裝:全沒有
• crontab 11 條:全是 stock data 收集(analyst / TDCC / 機構投資人),完全不叫 Claude
• 唯一例外:某個內部 LLM 評估 harness 有一條 subprocess.run(["claude", "-p", ...])

把這份 audit 對照 6/15 政策表格,結果出奇地簡單:21 個 transcript 裡有 20 條繼續走訂閱池,只有 1 個 evaluation harness 那條 claude -p 會搬到 SDK Credit Pool。

政策真正落到「典型重度使用者」頭上的點

對於從終端機 / IDE 互動式使用 Claude Code、用 Agent tool 派 subagent、寫 brain / skill / memory 系統的人 — 也就是 Anthropic 設計訂閱時瞄準的客群 — 6/15 變動實質影響趨近於零。

真正被打到的只有四類具體模式:

1. 把 claude -p 串進 shell pipeline 或 CI/CD:每次 invocation 從訂閱池移到 SDK Credit Pool
2. 用 Agent SDK 寫的 Python / TypeScript 程式:無頭運行的 production agent,完全脫離訂閱
3. Claude Code GitHub Actions:CI/CD 整合在 workflow 內呼叫 Claude
4. 第三方包裝:OpenClaw、Conductor、Zed、Jean 這些把 Claude 訂閱接成 IDE 後端的工具

如果你已經習慣「人在前面打字,Claude 在後面派 agent 跑」的工作模式,這個政策變動就是 一個不會發生的事件。

灰色地帶:cycle + Agent Team 字面合法但精神鑽縫

但有一種模式介於兩者之間,Anthropic 官方文件沒明寫:從 interactive session 派出大量 Agent Team,搭配 /loop 或 hook-based cycle 讓 session 自動延續。

技術上這完全合法。6/15 政策字面只點四個對象:claude -p、Agent SDK、GitHub Actions、第三方包裝。「cycle + 大量 Agent Team + 自動啟動循環」如果全部跑在 interactive Claude Code session 裡(用 Agent tool 派、用 /loop 接同 session、用 hook 觸發),技術上會被歸到互動池。

但這顯然是「字面 vs 精神」的縫。Anthropic 拆這條政策的精神,就是要擋「沒人盯每一回合的大量自動化」 — 第三方分析給出的啟發式是:「if a Claude session runs without a human watching each turn, it is almost certainly moving to the new credit pool」。從這個精神判讀,大規模並行 Agent Team + 自動 cycle 精神上根本就是 programmatic,只是技術上沒被點名。

兩個現實風險

風險一:這個縫不會永遠在。Anthropic 看到統計上的 outlier 用戶(Max 訂閱跑出 Tier 4 API 等級的 token 量),下一輪政策補刀的機率不低。半年後可能變「subagent 從 interactive 派也算 programmatic」、或「同 session 自動 cycle 超過 N 次轉計費池」。歷史上 Anthropic 對訂閱濫用模式都是先觀察後動手 — 5/14 這次拆分本身就是這個 pattern 的證據。

風險二:Fair use 抽象條款隨時可以動你。Terms of Service 寫的「abuse / excessive use」沒精確定義,他們覺得單帳號太誇張就可以單獨 throttle 你帳號,不需要先改政策、不需要事前通知。被點到的人通常只看到「Claude 突然變慢 / 限額變嚴 / 某些 tool 失效」,不會收到正式告知信。

精確版說法:「字面合法、精神鑽縫、風險押在 Anthropic 不回頭補洞」。在他們補洞之前你賺,補了之後可能在毫無預警的下次續訂看到 SDK credit 開始扣 — 或更早,某一天突然發現自己被限流。

反轉戰略:從 service 用戶變成 commodity operator

真正的應對不是「擠到最後一秒用爆」,是 把工作系統的依賴從 Claude 拆出來,讓 LLM 變成可替換的 commodity。這個轉變的本質是反轉預設值:

層級	現在(service 模式)	反轉後(commodity 模式)
日常 code / reasoning	Claude 預設,本地 fallback	本地預設,Claude API 偶爾 burst
Agent Team	Claude 的 Agent tool	本地 orchestrator + 多 model 異質並行
超長 context	Claude API	Qwen 3.6 / DeepSeek V4 / Gemini 三家擇優
A 級 PII / 客戶名 / 合約	本地 7B(品質不夠)	本地 70B 級,品質可用且不上雲
vendor lock-in 風險	Anthropic 政策變動 = 工作系統危機	改 gateway config 而已

架構的關鍵是 gateway 抽象層:用 LiteLLM 或自己寫一個薄 wrapper,讓所有 code 對外只看到一個介面 llm.complete(prompt, model_tier="cheap|standard|premium")。底下接什麼模型是 config,不是 code。Claude 政策再變、Anthropic 真的把帳號限流、OpenRouter 出新便宜模型 — 改一個 config 全部換完,所有專案不動。

2026/5 最新 open weights stack:本地能跑什麼

2026 中的 open weights 市場已經到「local 27B ≈ 半年前的 frontier closed」階段。對於配備獨顯 + 100GB+ RAM 的工作站,實際可選的本地 stack:

Qwen 3.6 系列(2026/3-4 發布)

• Qwen 3.6-27B(dense)— flagship 級 agentic coding,Q4 約 14GB VRAM。官方宣稱超越上一代 Qwen 3.5-397B-A17B,即「27B 在 2026 ≈ 半年前 400B 的水準」
• Qwen 3.6-35B-A3B(MoE,35B 總參數 / 3B 啟動)— Q4 約 18GB。MoE 設計每次只算 3B 參數所以很快,適合並行 Agent Team
• Qwen 3.6 Plus / Max-Preview — closed weights API only。Plus 在 Terminal-Bench 2.0 已贏 Claude 4.5 Opus(61.6 vs 59.3),SWE-bench Verified 還小輸(78.8 vs 80.9)。1M context、reasoning 預設。當 cloud burst 比 Anthropic API 更划算

DeepSeek V4(2026/4/24 發布)

• V4-Flash:284B 總參數 / 13B 啟動 MoE,完整模型需 ~170GB VRAM,重度量化壓到 33GB VRAM 可跑(2× RTX 4090 或 1× RTX 6000 Ada)
• V4-Pro:1.6T 總 / 49B 啟動 — 100GB RAM 跑不了,跳過
• 1M context native,hybrid attention(CSA + HCA)推理 FLOPs 比 V3.2 省 73%
• 這是「反思 / 跨領域類比」的本地頂配

Llama 3.3 70B 與其他

Llama 3.3 70B ecosystem 最大,Q4 約 35GB。不再是 2026 中的首選,但作為「異質 diversity」角色仍有意義 — 同一 task 給不同 model 看,異質訓練資料能產生 outlier insight,單一 model 並行做不到。

100GB+ RAM 機器的實際配置

100GB 對 Qwen 3.6 系列來說是過剩配置。所以這台機器的設計目標不是「能跑大 model」,是「多 model 並行讓 Agent Team 有真實 diversity」:

常駐 hot 在記憶體(同時 load):
├── Qwen 3.6-27B  → 主力 code / 對話       (~14GB)
├── Qwen 3.6-35B-A3B → 快速 Agent Team 主體 (~18GB,MoE 跑很快)
├── DeepSeek V4-Flash 量化版 → reasoning 深度  (~33GB)
└── Qwen 3.6-7B 之類 → 路由 / 簡單分類     (~5GB)
總計 ~70GB,留 30GB 給 vLLM cache + OS + agent 並行 context

按需 load(cold,需要時起):
├── Llama 3.3 70B Q4 → 異質 diversity 用    (~35GB)
└── 其他特殊微調 model

Cloud burst 的新排序

在 2026 中的市場狀態下,Anthropic API 不再是首選 burst 選項。新排序建議:

1. Qwen 3.6 Plus API(阿里雲)— 主 burst。超長 context + 一般複雜任務。價格約 Claude Sonnet 的 1/3,Terminal-Bench 已贏 Claude 4.5 Opus
2. Gemini API(Google)— multimodal / OCR / 大文件處理
3. DeepSeek V4-Flash API — reasoning 硬 case 沒本地版時的備援
4. Claude API — 只有「Anthropic 那條 reasoning 風格特別合用」的 edge case 才開,從 default burst 降級成偶爾用一下的特殊風味

架構全景圖

把上面所有層拼在一張圖上:應用層 → LiteLLM gateway 路由 → 本地 vLLM(95% 流量)+ Cloud burst(5%)→ 底層 model-agnostic 的 brain / skill / memory data layer。

	Before(service 模式)	After(commodity 模式)
預設 backend	Claude,Ollama 是 fallback	本地,Cloud API 是 burst
vendor 變動風險	Anthropic 政策動 = 工作系統危機	改一行 LiteLLM config 全部換完
A 級 PII 路徑	本地 7B(品質不夠)	本地 70B 級(品質可用且不上雲)

這張圖的核心訊息:所有 vendor 都在 gateway 後面,application code 完全不知道下面是誰。Claude 政策再變、Anthropic 真的把帳號限流、阿里雲漲價、Gemini 改 API — 改一個 routing config 全部換完,brain / skill / memory data layer 一行不動。

軟體 stack 建議

• vLLM — inference server,提供 OpenAI-compatible API。Code 對外就是 OpenAI 格式,model 可以隨時換
• LiteLLM — gateway 抽象層。前面接所有 backend(本地 vLLM + Anthropic API + Gemini + Kiro)。Code 只認 LiteLLM,backend 換不換無感
• Open WebUI 或 Aider — 取代 Claude Code 對話介面的 interactive REPL
• 自家 agent orchestrator — 不要依賴 Claude 的 Agent tool,自己寫 multi-process 派發。pattern 可以參考開源的 CrewAI、AutoGen,或像我自己有的 ABC 三級分流 evaluation harness 通用化

過渡期(現在到 6/15)該做的事

1. 建立 baseline metric:從今天開始每天結束前記錄 claude /usage 截圖或 log 到檔案。沒 baseline,出事時你連「被砍多少」都判斷不出來
2. 盤點所有 claude -p 用法:grep -rn "claude -p" ~/ 找出來。每一條都是 6/15 後會從訂閱池搬家的成本點
3. 後備模型 stack cheat sheet:寫一份 1 頁文件「如果 Claude 突然不能用,brainstorming 切去 X、code review 切去 Y、daily 工作切去 Z」。不要等出事才想去哪找
4. Agent Team 預設規模降到 6-8:18-25 改成「報備使用」。這同時對抗 token 燒速、降低被點為 outlier 的機率,順便逼自己思考「真的需要這麼多視角嗎」
5. 5/20 到 7/13 是補貼期:互動池 +50% 週限額。這 8 週是 Agent Team 衝刺 / 大規模 refactor 最划算時段

真的被限流了怎麼辦

先診斷不要先動作。連 Anthropic console 看是哪一條被扣 — credit pool 被扣 vs 互動池速率變慢是兩個完全不同問題,處理方法不一樣。

立刻把 hot path 切到備援。Agent Team 規模直接砍半、evaluation 暫停或全切非 Claude 後端、日常工作切 Ollama 本地 + Gemini 雲混合。這幾個動作 1 小時內要能做完,不是出事當下才開始研究。

正式申訴 + 評估升 Max 20x。如果你判斷被誤分類(明明是 interactive 被當 programmatic),開 ticket 跟 Anthropic 講。同時評估:接下來工作密度有沒有可能升 Max 20x,把 $200/月 credit 當成「事故緩衝」不是「正常用量」。

結語:訂閱不是 token 額度,是時間窗

最重要的觀念修正:你訂閱 $100/月給你的不是「token 額度」,是「Anthropic 暫時容忍你這種重度用法的時間窗」。這個窗會關。準備的本質是「窗關了我有沒有別條路」,不是「擠到最後一秒用爆」。

反轉成本地優先 + cloud burst 的真正好處,不是省那 $100/月,是 把 LLM 從 service 變成 commodity。你不再是 Anthropic 的 user、Google 的 user、阿里雲的 user,你是一個有自己 stack 的 operator。任何一家政策變、漲價、限流、倒閉,你都只需要改一個 config。

對 2026 中要進企業環境推 LLM 的人來說,這個論述也是直接合規上的加分 — 集團真實場景就是要 A 級 PII 不上雲、不能綁單一 vendor、不能讓核心評估綁在個人帳號上。本地優先架構直接符合這三條,不需要為了合規綁手綁腳。

Anthropic 6/15 拆分對「個人坐下來用」這群人是非事件。但它送出的訊號很清楚:訂閱補貼的時代正在收窄,LLM 市場往真實計費走。早一步做反轉的人,不是因為政策才動 — 是因為看到方向,提早把脆弱性拿掉。