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Notion AI 新用量制度自 2026 年 8 月 3 日生效，截至 8 月 10 日剛好滿一週。r/Notion 這幾天出現一則很直接的問題：既然個人 Notion Agent 現在也有 6 小時與月度用量上限，為什麼 Custom Agents 還是從第一次執行就另外扣 Notion Credits？發帖者自己估算，如果用 Custom Agent 取代目前個人 Notion Agent 的使用量，每個月可能需要大約 300 美元。不過原貼文沒有公開完整換算公式，作者也明確承認 Credit 與 Token 的對照不透明，因此這個 300 美元不能當成 Notion 官方價格，也不能直接套到其他工作區。
這則貼文真正有參考價值的地方，不是證明 Custom Agents 一個月一定要花 300 美元，而是把目前的計價落差攤開來看。Business 與 Enterprise 方案內的個人 Notion Agent 先有一份內含的 usage allowance，受到 6 小時與月度兩個窗口限制；額度用完後，如果管理者開啟相關設定，也可以改用 Notion Credits 繼續。Custom Agents 則沒有這段方案內含額度，從每一次執行開始就直接按照工作量消耗 Notion Credits。換句話說，現在使用的是同一套 Credits，但兩種 Agent 開始計費的時間點完全不同。
Notion Custom Agents每月300美元的推估從哪裡來？
原貼文只有結論，沒有足夠資料重建完整算法
8 月 10 日這則 r/Notion 貼文的標題直接問：「既然 Notion AI 已經開始計量，為什麼 Custom Agents 還需要自己的 Credits，而且同等使用量為什麼要 300 美元一個月？」作者表示自己做過一些計算，粗估如果把目前個人 Notion Agent 的使用方式改成 Custom Agent，每月成本大約會落在 300 美元，但緊接著也承認 Credit 與 Token 之間的轉換目前「完全不透明」。原貼文沒有列出使用了多少 Token、多少次 Agent 執行、每次讀取多少資料，也沒有公開完整算式，因此外部無法獨立重現這個 300 美元。
這也是這個數字一定要加上「使用者粗估」的原因。如果直接寫成「Custom Agents 每月約 300 美元」，很容易讓人以為這是某個固定方案。Notion 實際上沒有 Custom Agents 每月 300 美元的固定價格，目前的公開牌價是每 1,000 Notion Credits 10 美元，真正花多少則取決於 Agent 每次讀取多少資料、執行多少步驟、使用什麼模型，以及一個月被觸發多少次。
「也許300美元就是實際API成本」同樣只是原作者的推測
原貼文另外留了一個保留：也許這 300 美元真的接近 Notion 為模型支付的成本。這句話可以保留成發帖者的推測，但目前沒有公開資料能證明。更需要修正的是貼文裡另一個前提，也就是 Personal Agent 與 Custom Agent 對 Notion 來說具有「相同 input cost」。Notion 官方目前的說明反而指出，Custom Agent 的 Credits 不只受模型影響，還會依照它讀取的內容量、工具呼叫數量、工作步驟與執行頻率變動，因此不能只拿一段 Prompt 的 Token 成本去比較兩者。
例如，一個簡單 Task Routing Agent 可能只讀取一則 Slack 訊息、查詢負責人，再建立一個任務；較複雜的版本則可能額外搜尋多個資料庫、判斷優先順序、建立完整行動計畫、寫入子頁面，最後再通知 Slack。兩個 Agent 看起來都只是「幫忙分派任務」，實際執行的工作量卻差很多。這也是 Credits 沒辦法直接用「一個問題等於多少點」來換算的原因。
Notion官方其實有提供Custom Agents成本區間，但不是Token換算表
常見Custom Agent一次執行約0.03到0.30美元
Notion 目前已經公開幾類常見 Custom Agent 的成本區間。Q&A Agent 每次執行約 0.03 至 0.11 美元；Task Routing 約 0.05 至 0.15 美元；Status Update 約 0.08 至 0.18 美元；Mail Triage 約 0.04 至 0.10 美元；需要讀取 Calendar 與 Email 的 Daily Brief 則約 0.10 至 0.30 美元。Notion 同時提醒，這些只是依目前實際使用整理出的估計範圍，真正的 Agent 仍要看每次執行後 Credits Dashboard 顯示的數字。
| Custom Agent類型 | 官方估計單次成本 | 1,000 Credits／10美元約可執行 |
| Q&A | US$0.03～0.11 | 約90～333次 |
| Task Routing | US$0.05～0.15 | 約65～190次 |
| Status Update | US$0.08～0.18 | 約57～133次 |
| Mail Triage | US$0.04～0.10 | 約100～250次 |
| Daily Brief | US$0.10～0.30 | 約33～100次 |
如果真的每月花到 300 美元，依這張官方參考表換算，會代表相當大的 Agent 執行量。例如全部都是單次 0.30 美元的 Daily Brief，大約是 1,000 次；若是單次 0.03 美元的簡單 Q&A，則可能接近 10,000 次。這還是非常粗略的換算，因為實際 Agent 可以比官方範例更簡單，也可能複雜很多，但至少可以確認「300 美元」並不是一般 Custom Agent 自動就會出現的月費。
Notion沒有公開Credit與Token的固定轉換公式
社群真正說得比較準的一點，是 Notion 沒有提供一張「1 Credit 等於多少 Token」的公開換算表。官方選擇把 Credits 綁在「完成多少工作」上，而不是讓使用者依模型的 input／output Token 自己算帳，因此真正可以看到的是每個 Agent run 花了多少 Credits，而不是底層到底使用多少模型 Token。Notion 表示，使用者可以在每次執行後從 Credits Dashboard 查看實際用量，也建議先讓 Agent 小規模運作，再觀察一至兩個 billing cycles 後決定需要購買多少 Credits。
這種做法對不想處理模型 API 價格的團隊比較簡單，對想精確比較成本的人則比較麻煩。尤其當同一個 Agent 可以切換不同模型，而 Auto 又可能依任務選擇模型時，使用者可以知道最後花了多少，卻不容易在執行前拆出「模型成本是多少、Notion 的 orchestration 又占多少」。
Personal Notion Agent與Custom Agents到底差在哪？
Personal Agent先吃方案內含額度，用完後才可能開始扣Credits
Business 與 Enterprise 目前包含部分 Notion AI usage allowance，個人 Notion Agent、圖片生成、頁面翻譯與 Skills 都會計入其中。這份 allowance 同時有 6 小時與月度兩個窗口；任何一個先到上限，相關功能都可能暫停。如果工作區管理者開啟「Allow workspace to use Notion credits after AI limit is reached」，成員就可以在內含額度用完後改用 Notion Credits 繼續，而不是直接等下一個窗口重置。
所以現在不能再簡化成「Notion AI 用 allowance、Custom Agents 用 Credits」兩套互不相關的制度。比較準確的結構是：
| 功能 | 一開始怎麼計算 | 額度用完後 |
| 個人 Notion Agent | 先使用Business／Enterprise內含AI allowance | 可等待重置，或由管理者允許改用Notion Credits |
| Custom Agents | 從第一次執行就使用Notion Credits | Credits不足後暫停，直到增加額度 |
| Workers | 使用Notion Credits | 依Credits制度處理 |
| AI Meeting Notes | 獨立每日10小時上限 | 不使用Personal Agent的6小時／月度allowance |
真正讓 Reddit 發帖者覺得難理解的，其實是第一列與第二列的差別：兩者都可以讀工作區資料、使用 AI 模型，但其中一個先附在 Business／Enterprise 訂閱裡，另一個則從第一個 run 就按量計價。
Custom Agents付費的不只是「問AI一個問題」
Notion 對 Custom Agents 的產品定位，本來就不是單純另一個聊天視窗。Custom Agents 可以依排程或事件自動啟動，長期監看資料、讀取多個來源、執行工具、更新資料庫，再把結果送到其他系統。Notion 在 2026 年 2 月推出 Custom Agents 時，就明確把它定位成可以 24/7 執行工作的 AI teammates，並在 5 月 4 日正式開始使用 Notion Credits 計價。
這不代表現在的定價一定合理，但至少能解釋為什麼 Notion 沒有把 Custom Agents 直接放進 Personal Agent 的同一份免費 allowance。前者比較像使用者主動打開對話後要求 AI 做事，後者則可以在人不在線時持續執行工作。觸發頻率、讀取資料量與連續工具操作一旦增加，成本自然不再只是一段聊天文字。
同一週的Reddit討論，也顯示Notion的價值不只剩AI
有人花三個週末把四套工具整合回Notion，而且主要靠的是資料庫結構
8 月 10 日，一名自由工作者分享自己花三個週末，把原本分散在 Trello、Google Sheets、Google Docs 與 Airtable 的接案流程重新搬進 Notion。Trello 原本負責專案管理、Google Sheets 處理發票紀錄、Google Docs 放 SOP、Airtable 管 CRM；整合後則改成 Client CRM、Projects、Tasks 與 Invoice databases 互相關聯，財務正式記帳仍留在 Wave。這個案例最有參考價值的地方，是主要結構並不依賴 Custom Agents，而是靠 Database、Relation、Formula、Board 與 Timeline 把原本分散的資料連起來。
這種工作正適合放在目前的 Credits 討論旁邊看。把四個工具整合成一個工作區，本身不需要每一次操作都呼叫大型語言模型；若日後真的需要 AI，可以再把 Agent 放到已經整理好的資料結構上。反過來，如果基礎資料本來就散亂，先建立 Custom Agent 通常只會讓模型花更多步驟搜尋資料。
「Slack雜訊減少80%」那個案例反而真的大量依賴Notion AI
原稿另一個地方需要修正：這週那則「把 Notion 當公司 OS 後，Slack noise 減少 80%」的分享，不能拿來證明「成功案例大多不需要 AI」。發帖者的核心規則恰好就是「在 Slack 問人之前，先問 Notion AI」。團隊把 playbooks、決策紀錄與客戶資料整理到同一處，成員有問題先讓 Notion AI 搜尋，找不到答案才回到 Slack 問同事；作者自述因此把重複問題造成的 Slack 雜訊降低約 80%。
不過這是 Reddit 使用者自己的成果描述，不是經過第三方驗證的 Notion 案例，而且貼文最後也帶有作者自己的營運內容推廣，因此 80% 應該寫成「作者自述」，不能當成導入 Notion AI 普遍可以達成的效果。更有參考價值的是他後面補的一句：這套系統不是設定完就不用管，只要 AI 找不到答案，就得回頭補文件或更新舊內容。換句話說，真正讓 AI 能回答問題的前提，還是工作區裡有人持續維護可用的知識。
公司知識放進Notion也不會自動變成知識管理
新人花三週才能獨立工作，問題是文件已經過期
同一週另一則 r/Notion 貼文問了一個很實際的問題：「公司有多少東西只存在某一個人的腦袋裡？」發帖者表示，公司 6 月聘進一名新同事，大約花了三週才能在不先詢問其他人的情況下完成工作；原因不是新人學得慢，而是很多流程根本沒有寫下來，已經寫下來的內容又有一部分是八個月前的舊版本。工作區裡甚至還有 HubSpot workflow、n8n automation 與 Railway 上的系統，只有最初設定的人真正知道怎麼運作。
這則貼文的結論其實沒有在稱讚 Notion。發帖者甚至直接形容原本希望 Notion 能解決問題，最後卻變成一座過期文件的「graveyard」。這反而替 Agent 討論補上一個很重要的限制：把所有公司資訊丟進同一個平台，和建立一套可靠的知識庫不是同一件事。Agent 可以更快讀資料，但如果讀到的是八個月前的 SOP，得到的只會是更快產生的舊答案。
這也讓前面那則 Slack 案例比較完整。真正有效的不是「裝了 Notion AI」，而是每次有人問到文件裡沒有的問題，就回頭補資料；文件本身有人維護，Agent 才有機會減少重複詢問。
導入Custom Agents前，現在比較實際的成本估法
先不要拿Personal Agent的使用百分比直接換成Custom Agent月費
Personal Agent 的 allowance 與 Custom Agent Credits 沒有官方固定轉換公式，因此「目前月度額度用了 30%，換成 Agent 就是多少美元」這種算法沒有可靠基礎。兩種模式的工作方式也不完全相同：Personal Agent 通常由人主動發出請求，Custom Agent 則可能被資料更新、Slack 訊息或排程反覆觸發。使用頻率只要差一個數量級，最後成本就會完全不同。
比較實際的做法，是先挑一項真的打算自動化的工作。例如每天整理 Slack 訊息、每週產出一次專案摘要，或每次新增客戶後建立任務。先讓 Custom Agent 執行十到二十次，再從 Credits Dashboard 記下單次最低、最高與平均成本，最後乘上正常月份可能出現的執行次數。Notion 官方本身也建議從小範圍開始，觀察一至兩個 billing cycles 後再決定 Credits 數量。
先判斷這件事到底需要Agent，還是普通Automation就夠了
如果流程可以明確寫成「狀態改成完成後更新日期」「新資料進來後建立一筆固定格式紀錄」「某個欄位符合條件就通知指定人」，通常不需要先叫大型語言模型判斷。Formula、Button、Database Automation 或其他 deterministic workflow 往往成本更容易預測。
Notion 自己在 2026 年 Developer Platform 更新裡也特別強調 Workers 可以用程式處理 deterministic logic，而且這類工作比交給 LLM reasoning 更可靠、Token 成本也低很多。這並不是所有團隊都需要自己寫 Worker，而是產品本身也承認：固定邏輯和需要 AI 判斷的工作，本來就應該分開處理。
公司知識還沒整理好之前，不必急著讓Agent讀全部資料
如果 SOP、專案狀態與客戶資料目前仍然散在不同頁面，而且沒有明確的負責人定期更新，先建立 Agent 很難解決核心問題。可以先處理資料來源、Owner、最後更新日期與失效機制，讓工作區裡至少知道哪一份文件才是目前版本。等這層穩定後，再把需要語意搜尋、整理與跨資料來源判斷的部分交給 Agent。
這一步看起來和 AI 沒直接關係，卻會直接影響最後的 Credits。Custom Agent 讀得越多、搜尋範圍越大、走的步驟越多，官方就預期它會使用更多 Credits。把資料結構先整理好，不只是知識管理問題，同時也是成本控制。
Notion AI 新用量制度上線一週後，r/Notion 已經從「額度太少」慢慢走到下一個問題：Personal Agent 與 Custom Agents 到底應該怎麼放在同一套成本模型裡。那則每月 300 美元的貼文沒有提供足夠資料證明這就是 Custom Agents 的正常成本，但它確實把目前最難算的地方點出來了。Personal Agent 先使用訂閱內含 allowance，超過後才能選擇接上 Credits；Custom Agents 則從第一次執行就直接使用 Credits，而兩者之間沒有公開的固定換算公式。
目前至少不需要靠 300 美元這個數字決定要不要導入。Notion 已經公布多種常見 Agent 的單次成本區間，實際執行後也能看到每一個 run 消耗多少 Credits。先挑一項真正需要自動執行的流程、小規模跑一段時間，再把平均單次成本乘上實際頻率，會比拿 Personal Agent 的使用百分比硬換算可靠很多。至於文件整理、CRM、專案資料與 SOP，先把不需要 AI 的那層做好，等 Agent 進來時，才不會花 Credits 去替工作區收拾本來就能先整理好的問題。
常見FAQ
不是。300 美元來自 r/Notion 一名使用者的粗略估算，原貼文沒有公開完整公式，而且作者自己也承認 Credit 與 Token 的轉換不透明。Notion 沒有提供每月 300 美元的 Custom Agent 固定方案，實際費用取決於執行次數、資料讀取量、步驟與模型。
不是完全如此。Business 與 Enterprise 的個人 Notion Agent 先使用方案內含的 usage allowance，受到 6 小時與月度窗口限制；額度耗盡後，如果管理者允許，可以使用 Notion Credits 繼續。Custom Agents 則從每次執行開始就直接使用 Notion Credits。差別主要在計費起點，而不是存在兩種完全不同的 Credits 貨幣。
依 Notion 目前公開的參考資料，常見工作約從單次 0.03 美元到 0.30 美元不等。Q&A Agent 約 0.03～0.11 美元、Task Routing 約 0.05～0.15 美元、Daily Brief 約 0.10～0.30 美元。實際費用仍取決於資料量、工作步驟、觸發頻率與模型。
目前沒有公開固定的 Credit／Token 換算公式。Notion 是依每次 Agent 完成的工作量計算 Credits，管理者與 Agent 建立者可以在每次執行後從 Credits Dashboard 查看實際消耗。
可以先挑一個代表性的工作流程，小規模執行十到二十次，記錄每次 Credits 消耗，再依正常月份的觸發次數推算。Notion 官方同樣建議先縮小範圍，並觀察一至兩個 billing cycles 的真實資料後再調整購買量。