国内 AI Coding Plan 指南：高性价比套餐对比 × 榨干GLM × 套餐选择

生死不换

217人浏览 · 2026-06-07 14:10:46

生死不换 · 2026-06-07 14:10:46 发布

一份写给开发者的「每一分钱都花在刀刃上」手册

前言

本人从 2023 年 2 月开始接触 AI 工具辅助编程，近 3 年 AI IDE（Cursor、Trae、Qoder）和 1 年终端 Agent（CC、OpenCode）的使用经验，国内外基本所有套餐都用过，各厂商的政策变动都很熟悉。

最近很多在国企工作的朋友都在问我国内有没有好的推荐，因为国企只报销国产模型，打工人谁会自愿付费上班呢，问的人多了就有了这篇文章，希望这篇文章能帮到囊中羞涩的个人开发者和打工族，当然还有我们可爱的学生党。

这半年国内的 Coding Plan 大起大落，福利吃到撑了，但是这个世界的信息差真的巨大，有人买 99 元 1 亿 Token 套餐，有人爽用 1 亿 Token 只需 1.3 元。

这篇文章帮你打破信息差，不是只有 DeepSeek 才有性价比。

目前国内我最看好的厂商只有两个，都是各自赛道的顶流：智谱和 DeepSeek。

一、评判模型实力的 5 个核心指标
二、国内高性价比套餐 Token 额度解密
- 2.1 智谱 Coding Plan
- 2.2 OpenCode Go 套餐
- 2.3 Kimi Code
- 2.4 OpenCode 免费模型
三、把 GLM Coding Plan 的固定额度用出更多 Token
- 3.1 组合模型：GLM-5.1 + DeepSeek V4 Flash Free
- 3.2 触发"自然重置"：让 5 小时窗口滚动起来
- 3.3 不要跟风引入过多无用 Skill
- 3.4 错峰使用：把 GLM-5.1 留到非高峰期
- 3.5 任务分级：把旗舰模型留给硬骨头
- 3.6 一次给足上下文，别多次小请求
- 3.7 配置多模型路由：让对的模型干对的活
四、套餐怎么买最划算：人群画像 × 订阅策略
- 4.1 人群画像与推荐套餐
- 4.2 各厂商个人体验
附录 1：自动刷新 5 小时窗口脚本

一、评判模型实力的 5 个核心指标

不看榜单，不看刷分，只看实战表现

核心指标判断

指令遵循能力：模型"听话"程度，指它是否严格按照指令的格式、步骤等要求进行回复。测试方法：让模型按 JSON Schema 输出，看它是否严格遵循格式。
长文本能力：模型在处理大量信息时，对前后文的记忆和整合能力。你可以用超长文档进行提问（如"总结第 100 页的第 3 段"），来测试其"大海捞针"的能力。
自主能力：指模型在修改代码时，能否顾全大局、保持整体一致性。具体来说，当模型修改一处代码后，应能主动识别该改动所影响的范围，并准确定位到所有受牵连的代码段。
深度用户口碑：统计有长期项目经验的开发者对模型持续使用后的真实评价，反映模型在实际工程环境中的长期稳定性和可靠性。
生态覆盖度：模型在主流编程平台（如 Qoder、Trae、Cursor、OpenCode 等）及 AI 编程产品中被列为可用选项的频率。出现次数越多的模型，通常意味着其通用性、稳定性和性价比已获得开发者社区的广泛验证，是市场选择的"用脚投票"结果。这一指标可有效排除榜单刷分和营销噪音，反映模型的真实工业级受欢迎程度。

二、国内高性价比套餐 Token 额度解密

国内比较划算的套餐的额度对比（仅列举我觉得值得推荐的套餐）

2.1 智谱 Coding Plan

前提：不能在高峰期使用，才能达到以下换算之后的额度。

套餐类型	每 5 小时限额	每周限额	每月限额 (按4.3周算)
Lite 新套餐	最多约 80 次 prompts	最多约 400 次 prompts	最多约 1720 次 prompts
Pro 新套餐	最多约 400 次 prompts	最多约 2000 次 prompts	最多约 8600 次 prompts
Max 新套餐	最多约 1600 次 prompts	最多约 8000 次 prompts	最多约 34400 次 prompts

Lite 每 5 小时能用 2800w-3200w Token——这是仅使用 GLM-5.1 的精确数字（60 组后台数据差值计算），范围内浮动是因为多次少量和少次多量的使用方式导致的。

也就是 1 prompt 是 37.5w Token（取平均数）。

套餐类型	月付费（不含折扣）	年付费（8 折）	每 5 小时限额	每周限额	每月限额（按 4.3 周算）
Lite 新套餐	49 元	39 元×12	3000w Token	1.5 亿 Token	6.45 亿 Token
Pro 新套餐	149 元	119 元×12	1.5 亿 Token	7.5 亿 Token	32.25 亿 Token
Max 新套餐	469 元	375 元×12	6 亿 Token	30 亿 Token	129 亿 Token

新套餐计费机制：双限额 + 倍率

GLM-5/5.1 倍率：
- 高峰期（UTC+8 14:00-18:00）：3 倍消耗
- 非高峰期（其他时段）：2 倍消耗
- 限时福利（截至 2026 年 6 月底）：GLM-5.1 和 GLM-5-Turbo 在非高峰期仅 1 倍消耗

如果你是老套餐，那就比较厉害了，因为老套餐 Lite 在极限情况比新套餐 Pro 额度还高，下面是我的 Lite 老套餐的使用截图。

看下面的曲线图，5 月 28 日当日用 4 个 5 小时就是 1.2 亿 Token（1M 是 100w Token），侧面印证 Lite 每 5 小时能用 2800w-3200w Token。

5 月 12 日当日用 3 个 5 小时就是 0.9 亿 Token（1M 是 100w Token），侧面印证 Lite 每 5 小时能用 2800w-3200w Token。

本人亲测，Pro 老套餐一天可以 6 亿 Token，所以 Lite 老套餐只是看着很厉害，其实不可能天天 1.2 亿，而且 5 小时额度太低了，很被动，本章（第三章）会教老套餐用户如何榨干套餐 Token 额度，涉及 5 小时重置和错峰使用。

补充说明——速度差异：阿里的 Token Plan 的 GLM-5.1 速度比 Lite 快，比 Pro/Max 慢（智谱官网的速度波动挺大的）。所有模型在 WSL 下的终端 Agent 中永远是最快的，在 AI IDE 中永远是最慢的，因为侧重不一样，AI IDE 太侧重交互了。

🙋蹲队友拼智谱 Coding Plan！

🧩国内顶流编程大模型，20+主流工具全适配，性价比拉满，
👉立即参与「拼好模」：https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=LJEKCPOQLP

2.2 OpenCode Go 套餐

结论: 仅使用 DeepSeek V4 模型时划算，其他的额度太少，不值得。

OpenCode Go 套餐首月 35 元，续费 70 元（持续 35 元的方法读者自行研究），而且一个账号可以多开工作区，也就是一个账号可以开两个套餐。

这是opencode官方的示例：

DeepSeek V4 Pro: 一个月能使用 17,150 次请求 — 每次请求 750 个输入 token，82,000 个缓存 token，290 个输出 token DeepSeek V4 Flash: 一个月能使用 158,150 次请求 — 每次请求 790 个输入 token，68,000 个缓存 token，280 个输出 token

但是实际上我们正常使用不可能有这么高的缓存命中，所以我会把这个换算成金额，再用同等金额重新分配缓存命中率。

在计算前，我们先明确一下每个模型的具体单价：

模型	单价计算单位	输入(缓存未命中)	输入(缓存命中)	输出
DeepSeek V4 Pro	人民币/百万 tokens	3 元	0.025 元	6 元
DeepSeek V4 Flash	人民币/百万 tokens	1 元	0.02 元	2 元

💎 DeepSeek V4 Pro 成本计算

输入（未命中缓存）成本
计算式：(17,150 次 × 750 tokens) ÷ 1,000,000 × 3 元/百万 tokens = 38.5875 元
输入（命中缓存）成本
计算式：(17,150 次 × 82,000 tokens) ÷ 1,000,000 × 0.025 元/百万 tokens = 35.1575 元
输出成本
计算式：(17,150 次 × 290 tokens) ÷ 1,000,000 × 6 元/百万 tokens = 29.841 元
总成本
38.5875 元 + 35.1575 元 + 29.841 元 = 103.586 元

⚡️ DeepSeek V4 Flash 成本计算

输入（未命中缓存）成本
计算式：(158,150 次 × 790 tokens) ÷ 1,000,000 × 1 元/百万 tokens = 124.9385 元
输入（命中缓存）成本
计算式：(158,150 次 × 68,000 tokens) ÷ 1,000,000 × 0.02 元/百万 tokens = 215.084 元
输出成本
计算式：(158,150 次 × 280 tokens) ÷ 1,000,000 × 2 元/百万 tokens = 88.564 元
总成本
124.9385 元 + 215.084 元 + 88.564 元 = 428.5865 元

结论：35 元的 OpenCode Go 套餐可以用出 103 元 DeepSeek V4 Pro 或者 428 元 DeepSeek V4 Flash 的效果

模型	请求次数	未命中缓存输入	命中缓存输入	输出	总费用
DeepSeek V4 Pro	17,150	38.59 元	35.16 元	29.84 元	103.59 元
DeepSeek V4 Flash	158,150	124.94 元	215.08 元	88.56 元	428.59 元

注：计算结果保留了小数点后两位，四舍五入。

为了模拟真实使用情况，我列举了 3 种命中缓存给大家做参考（大家都知道 DeepSeek V4 的缓存命中率普遍很高）。

📊 OpenCode Go 套餐仅使用 DeepSeek 的每月可用 Token 对比汇总（单位：百万 tokens）

模型	场景（命中/输入/输出）	未命中缓存输入	命中缓存输入	输出	请求次数	总 Token	换算成亿
Pro	原始（98.74% / 0.90% / 0.35%）	12.86	1406.30	4.97	17,150	1424.13	14 亿
Flash	原始（98.44% / 1.14% / 0.41%）	124.94	10754.20	44.28	158,150	10923.42	109 亿
Pro	假设 95% / 3.5% / 1.5%	16.57	449.85	7.10	5,702	473.52	4.7 亿
Flash	假设 95% / 3.5% / 1.5%	178.56	4848.70	76.54	73,882	5103.80	51 亿
Pro	假设 90% / 7% / 3%	17.58	226.08	7.53	3,024	251.19	2.5 亿
Flash	假设 90% / 7% / 3%	202.73	2606.60	86.88	41,927	2896.21	29 亿

2.3 Kimi Code

我没有长时间使用过，无法给出详细的额度数据，只能基于我姐（Allegretto 包年）和朋友的使用体验。

只有 Allegretto 包年套餐值得买，每个月折合 159 元/月，其他额度的套餐不值得考虑。

而且套餐额度不透明，按道理来讲，月之暗面主要客户是 C 端，但是我没有觉得对 C 端特别友好。

在我的推荐列表中位于智谱 Coding Plan 和 OpenCode Go 套餐之后，但是远远比国内其他套餐性价比高。

2.4 OpenCode 免费模型

我目前使用免费没有遇到过上限，唯一限制就是免费模型的上下文只有 200k，我个人在使用中发现弱模型和强模型的执行力差异还是很大的，表现在弱模型即使有很强的规则束缚，在长上下文的细节中也会出现不按规则执行的情况。实际使用 DeepSeek V4 Flash Max Free 和 MiniMax M3 Free 的执行力一样，让人有点惊讶，所以弱模型即便开放了 1M 上下文，使用效果也会很不理想。在我的使用体验中，我个人觉得 DeepSeek Flash Max Free 是把握不住 1M 上下文细节的，性能毕竟有限。

三、把 GLM Coding Plan 的固定额度用出更多 Token（新老套餐都适用）

3.1 组合模型：GLM-5.1 + DeepSeek V4 Flash Free：智能路由与 Spec 粒度控制的协同优化方案

GLM-5.1 是将，免费模型是兵。

方案 A 的 OMO 路由模板在 3.7 配置多模型路由：让对的模型干对的活

这里的重点是方案 C，这个属于 OMO 的小补丁，只有当主代理 GLM-5.1 派发给 DeepSeek V4 Flash 子代理写代码的任务时才会触发，不会一直触发。

方案 C 我只是列举了一个大致思路，这一模板是半年前的 V0.1 版本，对于学生和个人开发者而言足够使用，复制粘贴放在全局 AGENTS.md 中，依然能够节省 Token，但是无法直接用于工作使用，需要自行调整。

## AI 模型配置优化方案（A+C 组合）

### 背景

当前环境使用两个 AI 模型：
- **GLM-5.1**（`zhipuai-coding-plan/glm-5.1`）：智慧高，但生成速度慢（500行代码20分钟起步），30分钟超时会丢失所有输出
- **DeepSeek V4 Flash Free**（`opencode/deepseek-v4-flash-free`）：速度快（约为GLM-5.1的6-7x），免费，但推理能力弱于GLM-5.1

**目标**：取两者优势——GLM-5.1 的规划智慧 + DeepSeek V4 Flash 的执行速度，同时最小化与纯 GLM-5.1 的代码质量差距。

### 方案 A：任务复杂度分流

通过 omo 的 `categories` 和 `agents` 配置，按任务复杂度路由到不同模型。

### 方案 C：Spec 粒度控制

主代理（sisyphus）在派发任务给 DeepSeek V4 Flash 子代理时，必须根据任务类型生成对应粒度的 spec。

#### Spec 粒度等级

**填空题级别（DeepSeek V4 Flash子代理几乎不需要自己想）**：

适用于以下场景：
- 复刻/参照已有代码（有参考文件可提取精确结构）
- 模式化CRUD页面
- 简单组件实现

主代理必须输出的 spec 内容：
1. **文件路径**：明确写要创建/修改的文件完整路径
2. **参考文件**：写明要参考的现有文件路径和具体行号
3. **import 列表**：列出所有需要的 import 语句及其来源路径
4. **数据结构**：列出涉及的接口/类型/字段/API端点/返回格式
5. **DOM 结构**：列出组件的标签层级、class名、绑定关系
6. **核心逻辑**：写出关键函数的伪代码或直接写函数签名+返回值
7. **禁止项**：明确不能做的事（如"不要自己设计composable"）

**伪代码级别（DeepSeek V4 Flash子代理需要自己推断部分实现细节）**：

适用于以下场景：
- 从零开发新功能（没有参考文件）
- 需要一定创造性的实现
- 不熟悉的框架/库（主代理也不确定具体API）

主代理必须输出的 spec 内容：
1. **文件路径**
2. **整体架构**：组件层级、数据流方向、状态管理方案
3. **核心函数签名**：关键函数的参数和返回值类型
4. **数据模型**：涉及的数据结构和接口
5. **约束条件**：不能做的事、边界条件、性能要求

**原始级别（仅描述目标，子代理自由发挥）**：

**仅在子代理使用 GLM-5.1 时使用**，因为 GLM-5.1 有足够的推理能力自行规划实现。

### Spec 粒度决策规则

```
if 子代理模型 == GLM-5.1:
    spec粒度 = 原始级别（信任子代理的推理能力）
elif 有参考文件可对照:
    spec粒度 = 填空题级别（照抄参考 + 详细spec）
elif 从零开发:
    spec粒度 = 伪代码级别（给框架，子代理填细节）
```

### 主代理派发 prompt 模板

#### 填空题级别模板

```
【任务】在 {文件路径} 创建/修改 {简要描述}

【参考文件】{参考文件路径}（照抄其 {具体部分}，行 {起始行}-{结束行}）

【必须 import】
- {import语句1}  // 参考自 {文件名} 第 {行号} 行
- {import语句2}
- ...

【数据层】
- API端点：{method} {url}
- 返回格式：{示例JSON或类型定义}
- composable/hooks：{路径}，返回值 {列出返回的方法和响应式变量}

【模板结构】（照抄 {参考文件} 的DOM树，替换以下差异）
- {差异点1：如"页面标题改为'XX'"}
- {差异点2：如"表格列改为A,B,C"}
- {差异点3}

【不需要自己想的】
- {明确告诉子代理哪些已经封装好了，直接调用}
- {哪些逻辑已在其他文件实现}

【禁止】
- {不能做的事}
```

#### 伪代码级别模板

```
【任务】在 {文件路径} 创建 {简要描述}

【整体架构】
- 组件层级：{父组件} → {本组件} → {子组件}
- 数据流：{描述数据从哪来到哪去}
- 状态管理：{使用什么方案}

【核心函数】
- {函数名}({参数类型}): {返回值类型} — {一句话描述功能}
- {函数名}({参数类型}): {返回值类型} — {一句话描述功能}

【数据模型】
{TypeScript接口或JSON示例}

【约束】
- {边界条件}
- {性能要求}
- {不能做的事}
```

3.2 触发"自然重置"：让 5 小时窗口滚动起来

老套餐用这种方法可以一天轻松用 4 个 5 小时。

很多用户不知道：5 小时窗口是从你"第一次消耗"开始计时的，不是从 0 点开始。

举个例子：早上 9 点开工，消耗了 1 prompt。5 小时窗口从 9 点开始计算，到 14:00 才会重置。而高峰期恰好是 14:00-18:00——你的额度刚好在高峰期恢复，等于把最贵的额度浪费在高峰期。

正确做法：

刻意在早上 6 点问 GLM-5.1 一个极为简单的问题（比如询问今天的日期），让 5 小时窗口往后挪。如无法早起，可通过云服务器定时脚本自动触发，我本人就是在云服务器上使用定时脚本来让 Coding Plan 自动刷新时间。

如果你使用了云服务器这个方法，可以抄下脚本作业：附录 1：自动刷新 5 小时窗口脚本

3.3 不要跟风引入过多无用 Skill

比如我使用 OpenCode + OMO 框架（插件形式引入）本身自带了这几个（Brainstorming → Verification → Debugging → TDD → Git-master），装好、打开、老老实实用，就已经超过 80% 的"所谓的神级技巧"了。

我来具体列举几个SKILL的例子:

要有自己的判断能力

Graphify

优点：

思路对——减少 token 消耗是刚需，尤其是接非 Claude 模型时
本地 Whisper 转写 + Tree-sitter 解析 = 不花 LLM 钱的部分都省了

问题：

维护成本高。代码变、图要重建，watch 模式一直跑着也是资源
小项目用不上。repo < 1000 文件时，grep 比查图快
多了一个要维护的产物（graph.json/HTML viewer）。如果你是 solo dev，这笔账不一定划算

适用场景： 超大 monorepo、多语言项目、经常查跨模块调用关系的。小项目过重。

AwesomeDesign

优点：

确实解决了一个真实问题——换模型后设计风格统一，这个痛点切得准
零配置心智——放个文件到根目录就行

问题：

31 个知名网站的 design.MD，你的项目不是 Stripe/Linear
真正需要的是 你自己的设计规范，不是抄别人的
万一项目本身有设计师、有 Figma、有设计系统，这个文件反而制造不一致

适用场景： solo dev、没设计师、项目不需要独特品牌识别的。正经产品不建议直接套 Stripe 的设计文件。

GetShitDone (GSD)

优点：

解决方案本身设计得不错——fresh context 避免 context rot，atomic commit 配合 bisect，这些思路对
plan mode 和 build mode 的搭配是很好的实践

问题：

6 步 workflow，每一步都要你参与（discuss、verify、ship）——这是给了你一个完整的流程，不是"提升效率"。很多步骤是你自己手动做的

适用场景： 喜欢结构化管理、做长周期项目的。不喜欢被人引导流程的，会觉得烦。

UI-UX ProMax

优点：

行业 specific anti-pattern 的设计思路非常好——FinTech 不用紫色渐变，Beauty Spa 不用暗色模式，这些细节是 AI 默认踩的坑
161 条规则的覆盖面确实广

问题：

吹得最狠，实际效用最可疑。 "67 种 UI 风格、15 种技术栈、161 条规则"——量很大但质量参差不齐
设计系统的核心不是配色方案，是信息架构、交互流程、用户心理。一个 skill 给不了这些，不更新就过时

适用场景： 做 MVP、demo、side project，快速出个能看的 UI。做产品不建议依赖一个 NPM 包来决定设计方向。

不是所有工具和 Skill 都能提高质量或者效率，很多都是边际改进，或者根本没有效果。

3.4 错峰使用：把 GLM-5.1 留到非高峰期

这是单点收益最大的一条策略。GLM-5.1 在高峰期消耗 3 倍额度，同样的 Lite 套餐每 5 小时额度：

高峰期使用 GLM-5.1：仅有 1000w Token
非高峰期使用 GLM-5.1：3000w Token 左右

14:00-18:00 之间有 4 个小时高峰期，我们要把高峰期拆解进 2 个 5 小时之中，而不是让 4 个小时高峰期挤占近乎一整个 5 小时窗口。

老套餐的错峰策略核心：让高峰期（14:00-18:00）的 4 小时被拆到两个不同的 5 小时窗口中，而不是挤在一个窗口里。

示例：

窗口一：11:00 ~ 16:00（包含 14:00-16:00 高峰）→ 在 11:00-14:00 的非高峰时段把额度用完
窗口二：16:00 ~ 21:00（包含 16:00-18:00 高峰）→ 在 18:00-21:00 的非高峰时段把额度用完

这样每个窗口只有 2 小时高峰期被浪费，而不是 4 小时高峰期吃掉一整个窗口。

3.5 任务分级：把旗舰模型留给硬骨头

任务类型	推荐模型
格式化、补全、查文档	OpenCode 免费模型
单文件修改、写测试	GLM-5.1 + OpenCode 免费模型混合
多文件重构、复杂调试	GLM-5.1
Agent 任务、长流程自动化	GLM-5.1 + OpenCode 免费模型混合

核心原则：

80% 的任务用 DeepSeek V4 Flash Free 就够，别无脑上 GLM-5.1，在 OpenCode 中使用 F2 和 Shift+F2 切换很方便。

3.6 一次给足上下文，别多次小请求

不要停留在 AI IDE 的交互式编程阶段——那种"你一句，我一句"的对话模式。如果每次优化和微调都要来回反复，你就会和 AI 陷入"相爱相杀"的低效循环。

更好的做法：

每次需要微调代码时，不要一条一条地告诉 AI"改这里""改那里"。而是：

统一记录：把所有改动需求集中写在一份临时文档中。
引用文档：在对话中引用这份临时文档，让 AI 一次性读取全部调整项。
迭代追加：AI 完成修改后，如果还有新的调整需求，继续在同一份临时文档中追加，而不是开启新对话。

为什么有效？

所有 AI 模型都会自动对提示词进行二次优化。当你把一个个零散的改动提示词叠加在同一份文档中时，它们之间会产生 1+1 > 2 的协同效应——模型能更好地理解改动之间的关联，做出更全局、更一致的修改，而不是机械地执行孤立指令。

示例：下方截图右侧展示了一份用于优化和调整的临时文档。想要好的效果就要投入相应的精力，你敷衍 AI 模型，AI 模型自然给不出好的效果，我这个是版本的调整，所以写的有点多了，正常微调不用这样。

3.7 配置多模型路由：让对的模型干对的活

请确保已安装 OpenCode 和 OMO 框架，然后可以直接复制粘贴使用，注释什么的都写好了。还有 JSON 文件要改成 JSONC 才能正常使用注释。

/root/.config/opencode/oh-my-openagent.jsonc

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/dev/assets/oh-my-opencode.schema.json",
  "agents": {
    // 主调度器 — 必须用GLM-5.1，负责规划、分解、派发、质量把控
    "sisyphus": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 架构顾问 — 必须用GLM-5.1，处理复杂架构决策和深度调试
    "oracle": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 代码搜索 — Flash即可，不需要推理
    "explore": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free"
    },
    // 外部文档查询 — Flash即可，查文档不需要创造力
    "librarian": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free"
    },
    // 多模态分析 — Flash即可
    "multimodal-looker": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free" 
    },
    // 战略规划师 — 用GLM-5.1，制定策略需要高智商
    "prometheus": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 规划前分析 — 用GLM-5.1，识别隐藏意图和歧义需要高智商
    "metis": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 计划审查 — 用GLM-5.1，审查质量需要深度推理
    "momus": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 计划执行协调 — 用GLM-5.1，需要系统性管理能力
    "atlas": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // GPT专属深度执行 — 当前未用GPT，配Flash
    "hephaestus": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 基础任务执行者 — Flash即可，靠主代理的详细spec弥补推理差距
    "sisyphus-junior": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free"
    }
  },
  "categories": {
    // 前端UI — Flash + 详细spec即可完成
    "visual-engineering": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free"
    },
    // 高难度逻辑 — 必须GLM-5.1
    "ultrabrain": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 自主研究+执行 — GLM-5.1，需要深度理解
    "deep": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 简单任务 — DeepSeek Flash
    "deepseek-quick": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free"
    },
    // 简单任务 — MiniMax M3（与 deepseek-quick 交替并行，提高吞吐）
    "minimax-quick": {
      "model": "opencode/minimax-m3-free"
    },
    // 简单任务 — 保留旧名 quick 兼容其他场景
    "quick": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free"
    },
    // 低负载 — Flash
    "unspecified-low": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free"
    },
    // 高负载 — GLM-5.1
    "unspecified-high": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    },
    // 文档编写 — Flash即可
    "writing": {
      "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free"
    },
    // 创意性复杂问题解决 — GLM-5.1
    "artistry": {
      "model": "zhipuai-coding-plan/glm-5.1"
    }
  }
}

四、套餐怎么买最划算：人群画像 × 订阅策略

4.1 人群画像与推荐套餐

OpenCode Go 套餐仅使用 DeepSeek V4 Pro 和 Flash，其他模型的额度太少。

人群	推荐套餐	月消耗额度	理由
学生 / 尝鲜用户	OpenCode Go 套餐 + OpenCode 免费模型	6 亿 Token 以内	没闲钱，技术储备不多，GLM 套餐你抢不到，35 元 OpenCode Go 套餐的 DeepSeek 模型完全满足需求，更重要的是提升自己，而不是追模型性能，AI 模型是一面镜子，这时候的瓶颈在于自己而不是模型
个人开发者 / 中等强度	GLM Pro 新套餐包季 + OpenCode 免费模型	30 亿 Token 左右	只能找人抢，包季费划算，智谱的留存率还是挺高的
日常高频编程 / 副业接单	GLM Pro 新套餐包年 + OpenCode Go 套餐 + Kimi Code Allegretto 包年	60 亿 Token 左右	免费模型能力已经不足以支撑你的开发需求，硬用免费模型会拖累开发效率，开两种既可以相互印证也不会鸡蛋放一个篮子
重度用户 / 复杂项目	GLM Max 新套餐包年 + Kimi Code Allegretto 包年	150 亿 Token 起步	同上

4.2 各厂商个人体验

以下为个人主观体验，仅供参考。

文心一言：百度属于起了个大早，赶了个晚集，先发优势没能转化为持续的领先，现在和豆包一起被视为"第二梯队"甚至"大众娱乐"。但是 2023 年作为首个网页端免费的模型，掀起普惠大众的浪潮，就这一壮举依然值得尊敬。

腾讯：模型和套餐属于放飞自我了……

阿里：服务器最稳定，最早时候的 Coding Plan 额度贼高，请求没有出现过中断或者超时的情况，速度中等，GLM-5.1 或者 Kimi 2.6 这类成本较高模型的输出速度一般。换成 Token Plan……我都不好意思说缩水了多少倍，算了三遍，还以为算错了，智谱 49 元的 Lite 新套餐至少是阿里 198 元套餐 Token 额度的 1.6 倍，这么说懂了吧，但是人家真的诚实。至于模型 Qwen……需要一个像 GLM-5.1 一样的亮眼的明星产品，而不是流水线一样一直发布新型号。我唯一觉得不错的是2025年8月在海外上线的qoder中的Repowiki这一功能

字节：这家厂商亏的恐怕是最少的，算力成本全部转嫁消费者。字节方舟套餐……全网公认的额度消耗最快，比阿里 Token Plan 还黑，是因为 Trae 免费的缘故吗？Trae新上架的套餐也很幽默呢，Trae对我来说唯一的作用是可以免费连接远程资源，至于AI模型: 豆包，完全的大众娱乐产品。

月之暗面：实在抢不到智谱 Coding Plan 套餐的次选，我没有长时间使用过，智谱入坑太早了。同时拥有智谱和月之暗面 Coding Plan 的朋友跟我说 Allegretto 5 小时额度略低于智谱，我没具体看过后台数据，没法算出详细值，而且现在只有包月和包年可选，包月的 99 元不够用，故意让你买 199 的。我姐姐买的包年（159 元×12）的 Kimi Code，做 PPT 商用演示和财务报表，和智谱是旗鼓相当的竞争对手

MiniMax：MiniMax M3 之前主打性价比，估计是想转型，但是这大棒也太狠了。股市的下降和模型性能没有关系，很多人利好套现罢了。性能有待商榷，模型执行力我觉得低了一点。使用脚本提取 OpenCode 数据库会话，同样的会话模板生成对话素材，GLM-5.1 和 Kimi 2.6 没问题，DeepSeek Flash Max Free 和 MiniMax M3 Free 都出现了自行更换格式细节的情况，我觉得两个由 OpenCode 提供的免费模型可能在处理复杂、长指令时的稳定性或对齐精细度上确实有差距。

MiMo：虽然我家很多小米的产品，但是模型我还是抱着怀疑态度。没有否定是因为小米模型的核心开发者之一是 DeepSeek 跳槽过去的，DeepSeek 还真是 AI 人才培养基地啊。小米给符合要求的程序员海量发放 Token，一是宣传，二是检验模型能力和收集用户使用数据用于后续优化。但是雷总，大家拿你模型都是用来玩的啊，我身边的人都是用来写小说、玩酒馆等娱乐了，我真怕 MiMo 成为第三个豆包。

DeepSeek 官网 Token 计费：模型算力成本属于性价比赛道的王，DeepSeek 模型没少用，但是没给官网充过钱，API 的价格跟套餐去比，没竞争力啊。

国外御三家：也就 GPT 和 Claude 大幅领先，Gemini……后发力不够啊。国内很多知名的中转站，但是恕我直言，我不建议用。截止到 2026 年 6 月 6 日，我身边一半的人使用中转站的 Claude Opus 4.7 和 4.8，我一个朋友的使用额度，400 元拼车用了 Claude Opus 4.7 一个月，消耗了 71 亿 Token。额……这么搞，一个月一换号是肯定的，反正我是觉得不长久，而且这消耗额度 100% 有水分。（不构成推荐，仅陈述身边案例）

附录 1：自动刷新 5 小时窗口脚本

这个自动刷新每天只消耗约 400 Token（3 次请求 × 输入输出约 130 Token/次）。

云服务器纯终端下创建目录（若已有会跳过）

mkdir -p ~/scripts

直接用 cat 写入脚本内容，注意把 YOUR_REAL_API_KEY 换成你的真实密钥

cat > ~/scripts/good_morning.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
API_KEY="YOUR_REAL_API_KEY"
MESSAGE="1加1等于几"
# 发送请求，丢弃响应体，只获取状态码
http_code=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" --max-time 30 \
  -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "glm-5.1",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "极简短回复"},
        {"role": "user", "content": "'"${MESSAGE}"'"}
    ],
    "temperature": 1.0,
    "stream": false
}')

# 同时输出状态码 + 时间（成功或失败都记录状态码）
echo "$http_code $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >> ~/scripts/zhipu_daily.log
EOF

赋予执行权限

chmod 700 ~/scripts/good_morning.sh

定时任务

加入 cron

crontab -e

查看 cron

crontab -l

添加：

59 5 * * * /bin/bash /root/scripts/good_morning.sh
00 11 * * * /bin/bash /root/scripts/good_morning.sh
01 16 * * * /bin/bash /root/scripts/good_morning.sh

测试

> ~/scripts/zhipu_daily.log             # 清空
/bin/bash ~/scripts/good_morning.sh    # 执行
cat ~/scripts/zhipu_daily.log          # 看结果，应该只有一行时间

如果本文对你有帮助，欢迎点赞 / 在看 / 转发。有具体使用问题可以在评论区留言。 配套工具：OpenCode

AtomGit开源社区

AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。

更多推荐

零基础看懂 Transformer！用“抄作业“类比讲透 AI 最重要的一篇论文

这篇论文提出的 Transformer 架构，成为了后来几乎所有大语言模型的基石。本文不讲难懂的公式，也不用生僻专业词汇，用生活案例、代码示例和常见误区澄清，从零讲透这篇论文的核心思想、解决的问题、核心机制，适合零基础入门学习与技术复盘。就像让 8 个人同时读同一篇文章，每个人关注不同的方面（人物、因果、修饰、情感等），最后大家汇报各自的发现，汇总成一个完整的理解。RNN 读到最后"休息"的时候，

AtomGit开源社区

基于物理场的动态模式分解(piDMD)研究（Matlab代码实现）

piDMD（Physics-informed Dynamic Mode Decomposition）是一种融合物理规律约束的动态模式分解方法，旨在克服传统DMD对数据噪声敏感、泛化性差及物理一致性缺失的缺陷。其核心思想是将物理方程（如守恒律、对称性、因果性）作为优化约束，引导DMD模态提取过程，提升模型的物理可解释性与预测鲁棒性。

AtomGit开源社区

高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型（Matlab代码实现）

高比例可再生能源电力系统通常指可再生能源（风、光等）在总发电量或瞬时出力中占比超过一定阈值的系统。国际标准：美国国家可再生能源实验室（NREL）将“高比例可再生能源情景”定义为年渗透率超过50%的电力系统，而瞬时渗透率可能高达100%。国内标准清华大学团队将风/光占比超过50%的能源自平衡系统定义为“极高比例”；中国电科院将新能源电量占比超过70%的送出场景视为“新能源极高占比系统”；部分研究认为