Я давно заметил одну и ту же схему у крупных игроков на рынке AI coding agents. Codex, Claude Code, Gemini и похожие инструменты сначала затягивают тебя дешевыми подписками за 20$ в месяц. Ты пробуешь, быстро привыкаешь, начинаешь использовать это каждый день, а потом внезапно упираешься в лимиты. После этого тебе предлагают например перейти на тариф за 200$ (ChatGPT Pro).

Я не говорю, что это плохо. Это нормальная рыночная модель. Но я для себя выработал другой способ работы с coding agents, и при таком подходе мне нет особого смысла платить за один дорогой тариф.

Я использую AI-агентов довольно строго и утилитарно.

Перед почти каждым новым запросом я очищаю историю чата (/clear), чтобы не тащить лишний контекст и не сжигать токены.

Я не даю агенту огромный список задач сразу. Только одна изолированная задача за раз. Один баг, одна доработка, один небольшой рефакторинг.

В промпте я почти всегда указываю конкретные файлы, которые надо менять. Либо даю примеры файлов, где уже есть похожая реализация, чтобы агент просто повторил нужный паттерн.

Из-за этого мне, честно говоря, стало почти все равно, каким именно агентом пользоваться: Codex, Claude Code или Gemini. При моем сценарии использования они дают примерно сопоставимый результат. Я не передаю им огромную сложную задачу в стиле "разберись во всем проекте и сделай хорошо". Я даю маленький контролируемый кусок работы, проверяю результат, прогоняю тесты, смотрю diff и только потом коммичу изменения в Git.

Но потом я пошел дальше.

Сначала я удивлялся, когда видел, что люди держат открытыми несколько окон с AI-агентами и запускают несколько задач параллельно. Потом сам начал делать так же. Обычно один агент работает над задачей примерно 3–5 минут. Поэтому сейчас я часто держу открытыми три окна одновременно. В одном Codex, во втором Claude Code, в третьем Gemini. Каждый агент работает над своей отдельной частью кодовой базы.

По ощущениям это похоже на трех middle-разработчиков, которым я раздал маленькие независимые задачи. Один чинит баг в одном модуле, второй пишет тест, третий дорабатывает соседний функционал. Я в это время проверяю результаты, принимаю или отклоняю изменения и коммичу только то, что действительно выглядит нормально.

И вот тут начинается сама экономия.

Вместо того чтобы платить 200$ за один жирный тариф, я просто взял самые дешевые подписки у разных провайдеров. Codex за 20$, Claude Code за 20$ и Gemini за 20$. Когда заканчивается лимит в одном инструменте, я переключаюсь на второй. Когда упираюсь во второй, перехожу на третий.

В итоге я трачу 60$ в месяц вместо 200$.

Понятно, что одна модель может быть на 10% умнее другой. Где-то Codex лучше понимает структуру проекта. Где-то Claude аккуратнее пишет код. Где-то Gemini быстрее справляется с простыми задачами. Но если использовать их не как "автономного senior-разработчика, которому можно отдать весь проект", а как инструменты для маленьких изолированных задач, эта разница становится не такой критичной.

Для моего workflow важнее не то, какая модель "самая умная вообще", а то, чтобы у меня всегда был доступный агент, которому можно быстро отдать небольшую задачу и через несколько минут получить diff.

В результате я получаю почти тот же практический эффект, что и от дорогого тарифа, но плачу заметно меньше.

Такой подход, конечно, подойдет не всем. Если вы хотите отдать агенту большую фичу целиком и забыть о ней на час, тогда, возможно, вам действительно важнее один максимально сильный инструмент с большим лимитом. Но если вы, как и я, используете AI coding agents как набор быстрых помощников для маленьких контролируемых задач, то подписки у нескольких провайдеров могут оказаться выгоднее одного дорогого плана.

Капитализм и конкуренция иногда работают в пользу пользователя. Главное не привязываться к одному инструменту слишком сильно.