AI写文案软件哪个好用？4款AI写文案工具对比与单篇成本对照

做英文独立站的运营手上压着二十篇产品页文案，打开四五个AI工具的价格页，一个按百万tokens标美元，一个按百万tokens标人民币，看半天不知道选哪个。这篇就把4款主流AI写文案工具的免费额度、输出判断法和单篇成本摆在一起，按预算选就行。

没有哪家官方公布过「写文案最好用」的排名，各家只公布模型、价格、计费单位和提示词写法。所以「哪个好用」得拆成三件事比：免费额度够不够跑完你的量、同一段提示词出来的稿子改几遍能用、按token单价算一篇多少钱。

对出海做站的人来说，这件事影响的是两笔账。一笔是工具费，按token算，量小的时候差不了多少。另一笔是改稿的时间，同一段提示词，有的模型出来改一两处就能用，有的出来要重写，这个差别比价格大得多。

国内能不能直接注册和付款，各家官网自己查。

• 这是什么：用同一段提示词横向比几款AI写文案工具的免费额度、输出质量和价格，按预算选工具。
• 官方怎么说：各家官方只公布模型、价格、计费单位和提示词写法，没有一家公布「写文案好不好」的评分。
• 怎么做：先定成功标准，再写第一版提示词，再按token单价算账。
• 要多少钱：按百万tokens计价，DeepSeek中文页最低0.02元/百万tokens输入（缓存命中、空闲时段），OpenAI gpt-6-astra输入$10.00/百万tokens。
• 常见误区：以为输出一定在output[0].content[0].text；以为temperature等参数还能随便调。

下面把4款主流AI写文案工具的免费额度、输出质量判断法和价格算清楚，给出按预算选的判断标准。工具分类可以对照AI工具那页，写作类软件的整体比较看写作软件哪个好用。

先搞清楚：AI写文案软件到底在比什么

官方只公布模型、价格和提示词写法，没有「写文案好不好」的评分

打开任何一家的官方文档，能看到的是模型能做什么、按什么单位计费、提示词怎么写。Gemini可以从文本、图像、视频、音频输入生成文本输出。OpenAI的模型能生成代码、数学公式、结构化JSON数据或类人散文。DeepSeek按模型输入和输出的总token数计量计费。三家说的都是能力和计量方式，没有一家给「写文案质量」打分。

这就意味着，你在别处看到的「某款第一」都是别人的用途和别人的标准。做产品页和做博客，要的语气不一样；写英文和写中文，过的关卡也不一样。同一个人拿同一段提示词去试，结果都可能不同，更别说别人替你排的名。

所以「好用」要拆成三个可比的维度

Anthropic的提示词工程文档里提了一句判断：有些成功标准和失败的评估，靠改提示词解决不了，换个模型反而更容易把延迟和成本降下来。这句话放到选写文案工具上同样成立。同一段提示词在A模型上改三遍才过，在B模型上改一遍就过，那B对你就是更省的那个，跟模型参数多大没关系。

三个维度就清楚了：免费额度够不够跑完你的量、同一段提示词下的输出要改几遍、按token单价算下来一篇多少钱。前两个决定你用起来顺不顺，第三个决定量大了以后花多少。

用了它能带来什么

OpenAI的文档给提示词工程下的定义是：「给模型写有效指令，让它稳定生成符合要求的内容。」「稳定」两个字是重点。写文案用AI，省下来的不是从零写到成稿的那几个小时，是同一篇稿子反复改的那几轮。提示词写对了，第一版出来就有大半能用，你只改剩下那部分；提示词没写对，每版都要重来。

一款工具好不好用，最后落到你改几遍。改得少的那款，单篇成本再高一点也值；改得多的那款，免费额度再大也是浪费你的时间。

市面上的AI写文案软件分几类，各适合谁

对话类和免费体验入口

豆包、千问、DeepSeek、Kimi、腾讯元宝、智谱清言、文心一言都属于对话类。打开网页就能用，不用配API key，适合先把同一段提示词丢进去看输出。Google AI Studio是Google给开发者的免费体验入口，可以先用它跑Gemini的提示词，试完觉得输出能用，再决定要不要上付费层。

适合一次写几篇、想先看效果再决定要不要接API的人。不适合一天要出几百篇、需要把生成过程嵌进自己系统的人。网页端一次贴一段、点一次运行，量大了手动操作跟不上。

API类

OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek都提供API。按token计费，写多少算多少，适合批量写。DeepSeek的计费口径是输入和输出的总token数，不按调用次数。API类的好处是能把提示词、成功标准、输出格式固定下来，跑批量任务时不用每次手动点。

API类还有一个好处是usage能直接拿到。每次调用返回输入、输出、总token数，你把四个模型的数字抄到同一张表里，单篇成本就出来了。这是网页端做不到的。

聚合平台类

OpenRouter这类平台，一个接口可以调500多个模型。横向比价的时候，不用为每个模型单独开一个账号、单独充一次值。缺点是中间多了一层，价格和可用模型以平台页面为准，你比自己直接对接官方多一个变量。

适合先用来做一轮粗筛：同一段提示词发给几个模型，看哪两三个输出顺眼，再拿这两三个去官方API上做正式对比。粗筛阶段用聚合平台省事，正式算账还是按官方单价来。

出海写文案，先定「成功标准」再选工具

第一步：把成功标准写成可检验的清单

Anthropic的提示词工程指南开头就写，它假设你手上已经有三样东西：清晰的成功标准定义、按标准做实证测试的办法、一版想改进的提示词草稿。第一样是地基。没有它，你没法判断A模型的输出比B模型好在哪里，只能说「感觉A顺眼一点」。

成功标准要写成能打勾的条目。比如「是否包含品牌名」「是否出现禁用词」「字数是否在区间内」「有没有行动号召」。每条能用是或否回答，才叫可检验。写成「语气要专业」这种，两个人都能说自己对。

出海文案的清单长什么样

按出海产品页和博客的用途，清单一般有五条：字数、语气、是否含行动号召、是否含禁用词、是否保留品牌名。这五条覆盖了一篇文案交付前要过的关卡。你把这五条写进提示词，模型每次生成完，你按这五条逐项打勾，改了几处一眼能看出。

五条里最容易漏的是品牌名和禁用词。有的模型会把品牌名改写成同义词，有的会带出你不想用的行业套话。这两条不写进提示词，输出看着顺，拿去用就出问题。

为什么先定标准再选工具

标准定了，你才知道哪款改得少。同一段提示词，A模型五条里过四条，B模型五条里过两条，那A对你就是更合适的，不用再看参数表。Anthropic那句判断在这里也适用：有些失败不是提示词的问题，是模型选错了。先有标准，你才分得清是提示词要改，还是该换一款。

把五条标准写成提示词的具体格式，可以参考提示词五段式模板。模板管格式，五条标准管内容，两样都齐了再去比模型。

同一段提示词横向比4款工具，怎么比才公平

第二步：写第一版提示词

Anthropic的指南假设你有一版想改进的草稿。没有草稿的话，它给了一个办法：用Claude Cookbook里的metaprompt配方先生成一版。有了第一版，后面才有得改。第一版不用追求完美，把任务、输出格式、五条成功标准写进去就行。

写第一版的时候，输出格式要定死。是纯文本、JSON还是带小标题的段落，先写清楚。格式不定，四个模型返回的结构都不一样，你没法并排比。

用system_instruction / instructions固定语气和目标

Gemini可以用system_instruction参数配置模型行为。OpenAI的instructions参数给模型高层指令，包括语气、目标和正确回答示例，优先级高于input参数里的提示词。把语气和目标放在这一层，比塞在用户消息里更稳。

OpenAI的instructions只对当前这次请求生效。用previous_response_id管理对话状态时，之前轮次的instructions不会出现在上下文里。这一点在连续写多篇文案时要留意，别以为设一次就一直在。

同一段提示词分别投给4款，把输出并排贴出来

提示词固定，模型换四个，其他条件不变。输出拿到后并排贴在一张表里，按五条标准逐项打勾。这一步比的是同一段提示词下谁更接近你的标准，跟名气没关系。

并排看的时候只看两件事：哪几条标准没过，过了的那几条读起来顺不顺。没过的条目记下来，是提示词没写清楚，还是模型理解不了，这个区别决定你下一步改哪里。

每款自报token数

实际token数以模型返回为准，可以从usage结果查看。每家API返回的usage字段名不一样，但都会给输入、输出、总数。你把四个模型的usage抄到同一张表里，单篇成本就能算出来。

抄的时候别只抄总数。输入和输出单价常常不一样，分开抄才能按各自的单价算。

出问题怎么回查

OpenAI的文档提醒，输出数组常不止一项，可能含工具调用、推理模型生成的推理tokens，不能假定模型文本输出就在output[0].content[0].text。拿不到文本，先打印整个输出看结构。

Gemini这边，.output_text不包含被非文本内容隔开的更早文本块，比如thoughts、图像、音频或工具调用。复杂或多模态交错的响应，要手动遍历steps。无状态对话模式下，模型用了thinking或工具，必须原样保留并重发所有模型生成的步骤，因为它们含继续对话所需的签名。英文稿的提示词怎么写，可以参考AI写英文SEO稿。

免费额度怎么用：免费层和付费层差在哪

Gemini免费层和付费层的区别

Gemini免费层提供免费输入和输出tokens，但只能有限访问部分模型。付费层给生产部署更高的速率限制。免费层先跑几篇，看你一天的用量够不够，不够再上付费层。

付费层买的不是模型能力，是速率和稳定性。免费层限量访问，跑批量任务时容易卡在速率上。你的量如果一天就几篇，免费层够用；一天几十上百篇，付费层的速率限制才是你要的。

免费层的内容会被用于改进产品

Gemini免费层的内容会被用于改进产品，付费层内容不用于改进产品。出海商用文案如果是给客户写的、或者含未发布的产品信息，这一条要先看清楚。免费层适合试提示词、跑草稿，定稿和商用稿走付费层更稳。

这条规则不只影响Gemini。用任何免费层跑商用稿，先看那家的条款怎么写。写文案的稿子里常有还没上线的产品名、价格、卖点，这些内容进了哪一层的处理流程，值得花五分钟翻一下。

Carbon和Argon不在免费层提供

Gemini 4 Carbon和Gemini 4 Argon不在免费层提供。模型处理的每个token都计费，包括thinking tokens，以及用grounding时的内部工具系统指令和函数声明。想用这两个型号，先按付费层的价格算一遍成本再决定。

thinking tokens是容易被忽略的一项。模型在回答前先推理，推理过程也算token。你用这两个型号写文案，账单上的数字会比按输出字数估算的高。

国内工具先在网页端试

国内几款对话类工具，网页端打开就能用。同一段提示词在网页端跑一遍，看输出能不能过你的五条标准，过了再考虑接API。这样试的成本是零，比先充值再试划算。文心一言的具体表现，可以看文心一言测评。

网页端试还有一个用处：先看模型懂不懂你的行业。有些模型对某个品类的表达习惯不熟，输出里全是外行话，这种试一次就能看出来，不用等到接了API才发现。

按token单价算账：一篇出海文案到底多少钱

先换算

DeepSeek的换算比例是：1个英文字符约0.3 token，1个中文字符约0.6 token。按这个比例，一篇1000字的中文文案，输出约600 tokens。

输入部分别漏算。提示词、成功标准、示例稿都要算进输入。提示词写得长，输入token数就跟输出差不多，算成本时两边都要算。

四款工具单篇成本对照

下面这张表只放算账要用的数。单价按每百万tokens，最后一列按600 tokens输出算。

表里DeepSeek按人民币计，OpenAI和Claude按美元计，先换成同一种货币再比大小。量小的时候差几十块钱感觉不出来，一天出几百篇的时候，选哪款直接决定这个月的工具账单。表里列的是有官方单价的型号，Gemini的单价按官方定价页当时的显示为准。

省钱的三条路

DeepSeek的空闲时段价格是高峰时段的一半。北京时间周一至周五（不含中国法定节假日）9:00到12:00、14:00到18:00是高峰时段，其余时间包括周末和法定节假日全天都是空闲时段。批量任务排到空闲时段跑，单价直接减半。

Claude的Batch API输入和输出tokens均打5折。适合不急着当天要稿的批量任务。Gemini付费层的Batch API也能降50%成本。这两家的折扣都要求走异步批处理，不是实时对话。

扣费顺序

DeepSeek的扣费规则是：充值余额与赠送余额同时存在时，优先扣减赠送余额。你在后台看余额，要看这两项，别只看总数。赠送余额先用完，后面才动充值的钱。

腾讯元宝的免费额度可以看腾讯元宝免费额度，通义千问的API计价看通义千问API价格。这两家的计价口径跟前面几家不一样，算账时单列。

AI能帮你做完哪几步，哪几步必须人来

AI能帮的4步

1. 按Anthropic的要求，先把成功标准写成可检验的清单，再据此起草第一版提示词。
2. 用同一段提示词分别投给几款模型，把各自输出并排贴出来做对照。
3. 按各家官方token单价和官方换算比例，把每款工具的单篇成本算出来。
4. 把各模型返回的usage数字整理成一张对比表。

这四步里，重复的整理和计算可以交给工具做。几款模型的输出并排贴出来之后，选中的那版英文稿还要按目标市场做本地化，把美式说法改成当地读者习惯的表达，猎者出海的AI Agent 写作编辑那块能接这段。哪版能用、哪版要重写，还是你自己判断。

人必须做的3件事

1. 在Google AI Studio、OpenAI Playground、DeepSeek Platform各自后台填入同一段提示词并点运行，把返回的usage数字抄下来。
2. 在DeepSeek Platform看充值余额与赠送余额两项，确认扣的是哪一笔。
3. 看各模型返回的usage结果决定去留：实际token数与预估差得多的那款，换下一档模型再试一次。

3条可照抄的提示词

下面三条是本文给的示例，不是官方模板。复制到工具后台改一改就能用。

1. 「下面是一段出海文案提示词。请先列出5条可检验的成功标准（字数、语气、是否含行动号召、是否含禁用词、是否保留品牌名），再据此改写提示词，只输出改写后的提示词。」
2. 「用下面这段提示词分别生成一版英文产品文案，输出后自报：总token数、输入token数、输出token数。提示词：<粘贴同一段提示词>」
3. 「按这张价格表（模型名、输入单价、输出单价、单位）和这次的实际token用量，逐款算出单篇成本，列成表格，保留原始单位不换算。」

常见误区和排查：这5个坑先避开

误区一：以为模型文本输出一定在output[0].content[0].text。OpenAI的文档明确写，不能假定模型文本输出就在这个位置，输出数组常不止一项，可能含工具调用、推理模型生成的推理tokens。拿不到文本，先打印整个输出看结构。

误区二：以为temperature、top_p、top_k还能随便调。Gemini 4和Gemini 3.6+模型会忽略这三个参数的自定义值并返回弃用警告头，官方要求从请求里移除。你调了没效果，不是模型坏了，是这几个参数在新模型上不生效。

误区三：无状态对话模式下没保留模型生成的thinking或function_call步骤。Gemini这边，模型用了thinking或工具，必须原样保留并重发所有模型生成的步骤，因为里面含继续对话所需的签名。少发一个，下一轮就接不上。

误区四：Claude早期模型带inference_geo参数返回400错误。Claude早期模型不支持这个参数，总是用标准价，带该参数的请求返回400错误。用老模型的时候把这个参数去掉。

误区五：以为旧模型名还能按旧价用。DeepSeek的旧模型名deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp仍可调用，但对应模型已下线，请求由DeepSeek-V4.1-Flash-1017提供服务，按Flash价格计费。看到旧名字别按旧价格算账。

排查顺序：先看usage返回了没有，再看输出结构对不对，再看参数是不是被忽略，最后才换模型档位。这个顺序能少花时间，因为越靠前的可能性越大。

常见问题

ai写文案软件有官方排名吗？

没有。各家官方只公布模型、价格、计费单位和提示词写法，没有一家公布「写文案好不好」的评分。所以「哪个好用」只能按你的用途和预算自己比。

免费额度够写多少篇？

Gemini免费层提供免费输入和输出tokens，但只能有限访问部分模型，具体能写多少篇按你的提示词长度和输出长度算。国内几款对话类工具先在网页端试，跑几篇看够不够。

一篇1000字中文文案大概多少token？

按1个中文字符约0.6 token换算，约600 tokens输出。这是输出部分，输入部分要把提示词的长度也算进去。

DeepSeek和OpenAI单篇成本差多少？

按600 tokens输出算，DeepSeek空闲时段约0.0024元，OpenAI gpt-6-astra约$0.03。一个按人民币一个按美元，换成同一种货币再看差距。

出海商用文案用免费层要注意什么？

Gemini免费层的内容会被用于改进产品，付费层内容不用于改进产品。商用稿和含未发布信息的稿子走付费层更稳。

国内工具能不能直接用？

国内几款对话类工具可以打开网页端试同一段提示词，不用先配API。试完看输出能不能过五条标准，再决定要不要接API。

AIGC和AI写文案是一回事吗？

AIGC的范围更大，AI写文案是其中一类。概念的区别可以看AIGC是什么。

把这套流程跑一遍，你手上会有一张自己的表：四款工具、同一段提示词、五条标准、四个usage数字、算出来的单篇成本。哪个好用不用别人告诉你。后面量大了，成稿和本地化这些重复活可以交给猎者出海的AI Agent，选哪款、改哪版还得你自己定。