【觀點】要花多少錢才能開發一個好的iPhone App?以Twitterrific為例
【觀點】要花多少錢才能開發一個好的iPhone App?以Twitterrific為例

我想這個問題會是越來越困擾著大家的問題,而這個問題其實也應該是國外已經被問到爛的問題。在Stackoverflow這個專業的程式設計師問答(知識+)網站上,2008年就開始這了這一則討論串 『How much does it cost to develop an iPhone application?』,問與答一直持續到今日,相當的有意思,也非常值得大家參考。開始的問題是這樣的:

如果要開發一個像是Twitterrific的iPhone App,開發者的收費會是多少?我想知道的原因是,我想要做個相同功能的應用程式給一個新的社群網站。我會用Ruby但是沒有任何Objective-C 開發的經驗,所以對於我來說,選擇是我應該開始讀書學習iPhone開發或者是外包工作給一個iPhone開發者將是件有趣的問題。

Twitterrific主要是一個專門用來給Twitter使用者在iPhone/iPad上閱讀推訊的免費應用程式,在整體設計上頗受使用者的好評。而其開發者iconfactory所開發過的軟體以及其設計過的專業圖示更是不計其數,知名的LBS服務Gowalla、Windows XP與Window Vista等,裡頭的圖示皆出自該公司之手。

在2008年的時候,開發者Rob Drimmie回答的回答大意如下:

Twitterrific 應該是由有經驗的Objective-C 開發者花了大概是一個月(約為160工作小時),加上一個視覺設計師大概一週(約為40工作小時)所完成,而這只是最佳的狀況,加上測試、微調以製作高品質應用程式的時間,大概還要花上另一個月。

….(中略)

Guru.com上 (一個專業的程式外包網站),目前顯示Obj-C的開發者時薪範圍相當的大,但至少會落在每小時50美金(約1,500台幣)以上。所以依此估算200小 時的總額會是 $10,000美金 (約300,000台幣)。也許可以在交涉之下取得某種拆分方式以交換較低的開發價格,但說服開發者可以取得某種水準的銷售額是必需的。

此一解答在3天以前,是備受推崇,許多人都將其票選為最佳解答。另外一個在2008年的回答者,同時間也獲得許多正評投票的內容是由schwa回答的這段:

歐巴馬的應用程式從初版編寫到釋出總共花了22天,3名開發者(非全部全職),總共花了10名人力(UX、伺服器/網頁開 發等)。推估大概是500 – 1000個人力小時。契約價格約在 每小時100美金~150美金,推估總價是5萬到15萬美金 (也就是150萬到450萬台幣) ,比較你的應用程式與歐巴馬的應用程式規模,然後想一下。

我大概找了一下可能的歐巴馬應用程式,官網上只有這支『The Organizing for America 美國動起來』(對,我亂翻:P),但找了一下它的釋出時間是2010年的一月,應該不是這支,推測大概是這支App的前身。

但在3天前,前面的敘述全數被翻盤,強者瞬間出現,更多、更好的論述因此產生。

強者正是Twitterrific的開發者chockenberry他的回答大意如下:

我是Twitterrific的開發者群之一,而老實說,我沒法告訴你有多少小時被花在這個產品上。但我對於所有人都對於160小時開發、40小時設計視覺的預估這樣的答案投下正評,感到非常不可思議。

Twitterrific從iOS1.0(JB)開始就有4次主要的釋出,這是一大堆的程式碼,我們每次主要釋出後,都會打掉很多部份重新建構。

值得一提的事情是,我們花在iPad版本上的時間。Apple設定了一個產品發表時間,所以給予我們60天的開發時間(後來被多延長一個星期)

我們從頭開始開發iPad版,不過有很多底層的東西(主要是model)被重新使用,此開發由兩位有經驗的iOS開發者所完成,其中一位還因此寫了本書。

在這麼短的時程下,我們花了很長的工作時間,保守的說,一週工作6天,每天以10小時來計,共9週,所以總小時數為540小時。兩位開發者則接近為 1,100小時,我們對一般客戶的收費為每小時150美金,所以可以得出總計為美金165,000元這樣的數字(約為台幣495萬元)。所以如果以前述利 用了許多既有的程式碼時,所以我還需要加上一些前述程式碼的價值,大約是美金35,000元 ,所以總計開發成本為200,000美金(約為台幣600萬元)。

任何專業的iPhone開發者都會告訴你,任何專案都會有許多的視覺設計工作牽涉其中。我們有2位設計師投入在該產品的這方面,他們花了很多時間在 完成全新的iPad互動邏輯方式。別忘了當時iPad還沒上市,所以根本沒有任何硬體可供觸碰操作,總計他們大概每週花大約25小時在這專案上,所以每小 時150美金、225小時來算,總共成本約為美金34,000元(約為台幣100萬元)。

還有許多開發相關成本沒被計入,如:專案管理、測試、設備。如果我們打破行情,就算是把250,000美金降到16,000美金,這還是遠遠超過前段schwa所提及的歐巴馬應用程式。

換個數字再試一下吧老兄。

如果你想建立屬於自己應用程式的後端服務,這個數字將會往上增加更多。很多人對於Instagram 取得50萬美金的創投資金來建立一個全新的前端以及後端程式感到很瞎,我不會。(Instagram部份請參考前文,Instagram:上線不到十天瞬間爆紅的行動相片社群服務)

(此則回答下面的留言則在戰開發語言以及時程,非常有趣,有時間可以看看。)

以為這樣就結束了嗎?這時候,另外一位在開發iPhone應用程式的知名大老Jeff LaMarche也在下面聞風參戰。(我的好友,同時也是Inside的作者/iOS開發者Richard向我表示,他在今年Apple WWDC 2010大會上,就是與這位開團同行去Apple Campus血拼Apple週邊商品的,我個人認為這是一種炫耀。)

他的意見如下:

有許多方式你可以以較低價格取得一個應用程式,以低於市場的價格開發,但通常一分價格一分貨,沒有經驗的開發者留下一堆無法維護的爛原始碼,或者你必需跨文化以及語言找到有經驗的開發者。

開發像是Twitterific這樣的應用程式並不容易,它花上許多開發者不斷專注細節的在更新該應用程式,許多人並無法注意或理解背後的努力。你 可能可以用3,500美金或者5,000美金取得一個Twitter的iPhone程式或者願意與一些沒有開發經驗的開發者合作,但你不會獲得一個 Twitterific,你獲得的大概是一半再一半以下的東西。

然後你最後還要花上一堆時間在管理流程、反覆確認規格,然後努力的把他們塞給你的東西變成你真正想要的東西。這是一種『低成本』的開發風險,不管是 發包給非本地或者是沒經驗的開發者,最終你很可能拿到某些你沒法用的鬼東西,或者是因為老是當機且不可靠而獲得一星評價的玩意兒。

你可能會找到一個開價低的超強開發者,但依照目前的市場狀況,他們不可能維持低價。而由於我的書以及部落格之故,許多人都會找上我來幫忙他們的iPhone應用程式。

平均一個月我會收到4到5封需求來幫忙修正(fixing)應用程式,通常是由海外或者是美國沒有經驗的開發者所開發。在大部份狀況下,我最後都會 告訴他們,最好是把這些碼給丟了,然後請一個知道他們要幹嘛的開發者重新開發,而不是試著去修這些用便宜價格買來的應用程式。如果他們堅持要修這些東西, 我會請他們另請高明。

第3位Hiltmon則是提供其他更多的意見

我是一個非常棒的iPhone app開發者,我的服務收取每小時150美金的費用。我擁有許多開發iPhone應用程式以及其背後伺服器端元件的經驗,我也同樣有幾次被叫去收海外開發應用程式攤子的經驗,我歸納如下:

  • 設計很花錢,好設計要花很多錢。請預估應用程式的每一頁都要花上設計者多週的時間。國外開發者不會做設計。(唉呀死老美:P)
  • 想要成功的應用程式,在伺服器端的開發與架構也是相當重要。伺服器回應速度慢,或者負核過重的伺服器會妨礙你的應用程式並降低銷售與滿意度。伺服 器端通常是花費最多,也花上最多時間開發的地方。在我的經驗來說,國外開發的伺服器品質以及維持服務(uptime)時間都相當糟糕。
  • 應用程式的正確開發也很花時間。專業的開發者會確保所有HIG都被遵守,(註:HIG全名為Apple Human Interface Guildline,蘋果人機互動準則),應用程式適當的被架構並不含任何已知的錯誤,運作良好,並可通過App Store認證。

    我即將要為一個客戶上線一個購買型的應用程式,設計的部份由客戶in-house的2位設計師花了超過2週所完成,快的原因是他們已經擁有所有的圖 片素材。試想2個人工作10天,每天8小時,大概是24,000美金的價值,伺服器端已經被修改以提供要給iPhone應用程式的資料,這部份也是客戶 in-house的團隊、平台以及API,總計2位開發者、4週,約當於50,000美金,這前提也是因為他們有既有的網路商店以及API(這部份大概也 花了400,000美金)。

    我花了3週撰寫應用程式端,其中部份重新運用前份專案的原始碼,大約是25,000美金(75萬台幣),我所做過最便宜的應用程式。

    所以這些東西合計大約為100,000美金(折合台幣300萬元,24,000+50,000+25,000總合),這個部份無敵超級便宜!

他們會免費提供給使用者用,使用者可以從iPhone裡頭消費。

所以,Peter(原發問者),如果你有伺服器、APIs以及視覺設計,視複雜度,我猜大概30,000到60,000美金左右。如果你沒有視覺設計,加倍這個數字。如果沒有APIs,請再加倍….

所以,當我花了3小時來把這整件事翻成中文,我們可以證明一件事,台灣開發/設計人力真是便宜到靠北,一分錢一分貨,並請思考,你到底要的是什麼。

歡迎各位留言討論。

(原文轉載自Inside部落格

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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