如何用AI和自建系统，绕开Vercel的高昂费用

最近在部署一个新项目，跑的Next.js，原本打算直接上Vercel的Pro版本。

20美元的Pro版本看起来很香，但其实坑不少。

一开始我也觉得，反正前期用量不大，先用着再说。

但越研究越发现，Vercel的计费机制像是个“温水煮青蛙”。

一旦用量起来，隐性费用就像地雷一样等着你踩。

比如预发布版本的固定域名、团队协作、加速构建，这些功能一旦依赖上了，迁移成本就高了。

我不想被平台锁死，所以开始考虑自建方案。

我们团队内部其实早就搭好了K3S的Kubernetes环境。

之前只是用来跑一些测试服务，但现在看来，完全可以把正式站点也迁进去。

自建系统的最大优势就是可控性。

你知道每一分钱花在哪，也知道每一个服务跑在哪。

当然，配置CDN是个大坑。

Cloudflare 的免费版虽然香，但缓存规则一开始我真不会设。

后来我问了Claude，它给了我三个方案，还附带优缺点分析。

我选了其中一个最适合我们当前架构的，效果不错。

这让我意识到，AI不是用来替代人的，而是用来补位的。

我现在的做法是这样的：

先在Claude的网页版里范围宽，把整个项目背景、目标、限制条件都说清楚。

然后我让它帮我写一份计划文档，列出每一步要做的事。

Vscode的Claude code执行强，它能理解我整个系统的结构和需求。

接着我把Claude网页版这份文档丢回VS Code里的Claude code，让它根据代码实际情况再修正一遍。

这就像两位合伙人，一个负责战略，一个负责战术。

经过几轮来回，文档的质量明显提升。

不再是那种“AI味”很重的流水账，而是真正能落地的执行方案。

我甚至用这个方法，把整个部署流程写成了SOP，团队成员照着做就行。

最妙的是，这种方式不需要你一次性提很多复杂问题。

你可以像聊天一样，一步步引导Claude去理解你的需求。

每次对话都在打磨方案，直到它真正适合你。

当然，Opus的用量还是有点小。

之前用的是20美元的专业版，大概五六轮深度对话就用完了。

但说实话，这已经够用了。

因为真正复杂的问题，其实你也不是一下子能提出来的。

你需要时间去思考、去试错、去验证。

而Claude就像一个耐心的合伙人，陪你一起推敲每一个细节。

我现在的AI配置是：Claude Max 200美金的 Claude code +网页版。

一个负责战略规划，一个负责战术执行，组合拳打得很稳。

未来我打算把这套流程固化下来，变成我们团队的标准操作。

这样每次新项目上线，都能快速复制成功经验。

也许你会问，为什么不继续用Vercel？

我的答案很简单：

“自由不是免费的，但被锁死的代价更高。”

如果你也在做项目部署，别只盯着“开箱即用”。

想清楚未来的成本和控制权，才是更聪明的选择。

AI不是万能的，但它可以让你更接近“万无一失”。

别让平台决定你的边界。

让你的系统，为你服务，而不是反过来。