Opus 5 用 6.9 亿 token 生成竞速游戏，GPT-5.6 约 5 美元做出复刻版

一款由 AI 生成的水上竞速游戏，这两天在社交平台上引起了不少讨论。

网友 Vyom 展示的项目名为《INK TIDE》。按文中说法，这个 demo 通过 Opus 5 以单条提示词 one-shot 生成，消耗了 6.9 亿个 token，成本为 423 美元。随后，另一位网友 Anul Agarwal 又在 Codex 中用 GPT-5.6 Sol 体系做出了一款相似复刻版，耗时约 5 个小时，输入 2 条提示词，折算成本约 5 美元。

Opus 5 生成的《INK TIDE》是什么样

从展示效果看，《INK TIDE》采用美式卡通风格，核心玩法是复古街机式的快艇竞速。游戏中有完整的倒计时、圈数和排名系统，界面也做了统一风格的街头赛车仪表盘设计。

玩家操控船只时，船体的俯仰和侧倾都有比较明显的动态表现。屏幕右下角是仪表盘，右上角则放置了小地图和实时排名板。蓄力、加速都有对应动效，走错路线或与对手船只碰撞时，画面也会给出提示。

Opus 5 用 6.9 亿 token 生成竞速游戏，GPT-5.6 约 5 美元做出复刻版 3

Vyom表示，这款游戏只用了一条提示词生成。不过文中提到，这条提示词长度达到 2000 字，更像是一份完整需求文档，而不是一句简单指令。

这份提示词的结构被拆得很细：先定义硬约束，再定义视觉标准，再写功能需求、开发流程，最后才是交付标准。文中提到，水面系统甚至被单独列出一章，这也对应了成品中比较突出的水面效果。

提示词里还写了多 Agent 分工

除了功能和视觉要求，提示词中还有一部分专门描述子 Agent 的协作方式。

作者要求 Claude 先定义一套共享架构，再将项目拆分给多个子 Agent 并行处理。不同 Agent 分别负责水面、卡通渲染、赛艇物理、AI 对手、角色动画、视听系统和性能优化，最后由主 Agent 负责统筹与整合。

Opus 5 用 6.9 亿 token 生成竞速游戏，GPT-5.6 约 5 美元做出复刻版 4

按文中解释，这样做是为了避免大型任务里的“注意力稀释”。如果把水面、渲染、物理、AI、UI 和音频全部交给同一个 Agent，开发过程中就可能出现模块互相影响、接口被反复推翻，或者顾此失彼的情况。

因此，作者为每个子 Agent 设定了明确职责，甚至规定各自可以修改哪些文件，先把边界固定，再并行推进开发。

在这套流程里，还加入了一个“质检员”角色。作者要求 Claude 先制作截图 harness，再运行一个视觉评审子 Agent，对截图逐项检查，并让各个子系统围绕评审结果持续迭代，直到评审不再提出问题。

Opus 5 用 6.9 亿 token 生成竞速游戏，GPT-5.6 约 5 美元做出复刻版 5

项目技术栈与代码里暴露出的设计取舍

文中提到，这款游戏使用 Vite、TypeScript 和 Three.js 开发，不依赖任何外部资源，所有模型、纹理和声音都由代码生成。

作者进一步查看了 Github 仓库后发现，游戏里 3 个 AI 对手的参数是直接写死在代码中的。其中最快的对手 KAIRA，也只比理论最佳速度快 0.5%。按文中描述，只要玩家正常走线并利用漂移加速，就比较容易拉开这点差距。

另一个对手 PIP 则被设定为每圈出现 2 至 3 次失误，包括跑宽、收油和冲出赛道。文中认为，这也是为什么游戏中的 3 个 AI 对手整体偏弱。

从成品表现看，这个 demo 的完成度已经比较高，但玩法仍偏基础。文中提到，更进阶的操作和玩法尚未加入，撞栏或撞人也几乎没有明显后果，整体更接近一款以刷圈速为主的单机竞速 demo。

Opus 5 用 6.9 亿 token 生成竞速游戏，GPT-5.6 约 5 美元做出复刻版 6

Codex 里的 GPT-5.6 版本随后出现

在《INK TIDE》走红后，网友 Anul Agarwal 很快在 Codex 中做出了一款相似作品。

这次他同样采用 Agent 分工模式：GPT-5.6 Sol Ultra 担任主 Agent，负责统筹、管理和调度；GPT-5.6 Luna Max 担任子 Agent，负责具体开发任务。整个过程都在 Codex 中完成。

按文中说法，这个复刻项目一共用了约 5 个小时，输入 2 条提示词，折算成本约 5 美元。不过文章也说明，这 5 美元并不是严格意义上的 API 独立账单，主要来自订阅套餐额度的折算。

Opus 5 用 6.9 亿 token 生成竞速游戏，GPT-5.6 约 5 美元做出复刻版 7

5 美元版本做出了相似框架，但完成度不在一个层级

从对比结果看，这个 GPT-5.6 复刻版还原了原作中几个最醒目的元素，包括海面上的赛艇驾驶、卡通渲染风格的水面、绿色赛道、竞速 UI，以及多艘赛艇同场比赛的基本框架。

文章还提到，两者在 UI 布局上也有一些相似之处。

但如果把两份作品放在一起看，差异仍然很明显。文中认为，复刻版在水面细节、角色表现和整体画面统一性上都显得更粗糙，与 Vyom 展示的版本不在同一完成度水平。

Anul Agarwal 表示，他认为 GPT-5.6 Sol 很适合用来做游戏。按他的说法，这个 5 美元版本只消耗了周限额的大约 20%。如果目标只是做一个 MVP，成本确实较低。

Opus 5 用 6.9 亿 token 生成竞速游戏，GPT-5.6 约 5 美元做出复刻版 8

文章最后给出的判断是，AI 目前已经能生成一个在工程上站得住的游戏 demo，但最终品质上限依然取决于人的判断，以及实际愿意投入的成本。