DHH横测编程模型：DeepSeek23美元跑完，Fable约550美元

Ruby on Rails 作者 DHH 用同一个 Python 转 Rust 任务测试多款模型。DeepSeek Pro V4 Max 最终完成，用时约 2.5 小时，总 Token 成本 23 美元。Grok 4.6 花了 55 美元、约 1.5 小时，GPT-5.6 Sol 花了 43 美元；DeepSeek V4 Flash 和 GPT-5.6 Luna 没能完成。最初一轮由 Fable 主导，DHH 统计成本约 550 美元、耗时约 45 分钟。它把 TerminalTextEffects 从 Python 重写成 Rust，共用了约 1100 万 Token。启动时间从 87ms 降到 2ms，渲染速度提高 9.6 倍。不过对比有个前提。Fable 先写了一份 483 行的实施方案，Codex xhigh 审核后，其他模型都直接沿用了这份方案。因此这里更像是在比较不同模型执行同一方案的成本和效率。项目已经开源。仓库包含 354 项一致性测试，会逐帧、逐字节比较 Rust 版和 Python 原版，最终产物可编译成约 3.3MB 的静态单文件。[原文链接](动察 Beating)