AI 工具实战笔记 03:WorkBuddy 积分节省指南 + 自定义模型教程

不想错过苏米的分享和推送？

戳上方蓝字“苏米客”关注我吧

并点击右上角“···”菜单，

选择“设为星标”

接上文，前面提到了关于积分的领取，今天就详细的来分享一下WorkBuddy 积分消耗规则以及如何使用更节省积分，我相信在你看到的很多文章里，都会跳过这个，只讲实战的方案，不讲软件的底层逻辑

今天苏米就给大家补齐这一块，因为只有搞清楚底层的规则，WorkBuddy 才能越用越久，越用越好用！

不然今天一个任务就把你积分耗光，明天开了会员，还没用两下又没有余额，这就不只是花冤枉钱的事儿了，是WorkBuddy 根本用不了，你就直接放弃了~

所以今天分享两件事：1、如何节省积分，降低消耗；2、接入自定义模型，外部加持消耗兜底；

1、了解积分如何消耗？

所有的AI对话都是按Token来计算的，中文名称叫“词元”，那么Token 消耗的主要两个来源是什么？

但在WorkBuddy里，WorkBuddy采用基于 Credits 的资源配额管理机制，就是把Token转换成积分来计算消耗了，实际差别不大，但个人就比较难计算，Credits 系用于衡量 AI 任务执行过程中的资源消耗量。

看下面的账单，其实是比较蒙的：

2、高消耗的问题根源

了解了WorkBuddy积分的计算规则，官方有提到两点：不同模型消耗的 Credits 有所不同、简单任务消耗较少，而复杂任务需更多推理计算和 Token 处理消耗更多资源（等于没说）

但苏米这里分享两个最容易出现高消耗情况：

1）对话轮数越多，消耗越容易出现指数级增长

这是 90% 的人都会踩的坑，长时间持续对话：

因为每一轮对话，都会把之前所有内容重新发给 AI。

• • 第 1 轮：处理当前问题 → 低消耗 ✅
• • 第 5 轮：处理当前问题 + 前 4 轮历史 → 中消耗 ⚠️
• • 第 10 轮：处理当前问题 + 前 9 轮历史 → 较高消耗 🔺
• • 第 20 轮：处理当前问题 + 前 19 轮历史 → 高消耗 ❌

假设你的后端项目有一个接口报错，当用户没有传递某个可选参数时，服务器直接返回 500 内部错误。

❌ 高消耗做法（24,800 Tokens）

第 1 轮
用户： 我的项目跑不起来了，帮我检查一下。
AI： 好的，请提供错误日志或项目路径... [等待用户输入]

第 2 轮
用户： 好像是在获取用户详情的时候报错的。
AI： 让我查看一下相关的路由定义... [全局搜索 user/profile 路由，读取路由文件 150 行]

第 3 轮
用户： 报错信息说是 NoneType object has no attribute 'get'。
AI： 这通常是因为字典为空导致的。请问具体是哪个接口？能否贴一下报错堆栈？

第 4 轮
用户： 就是 user_service.py 里面的 get_profile 方法。
AI： 让我读取这个文件看看逻辑... [读取 user_service.py 全文 400+ 行代码]

第 5 轮
用户： 你看是哪里的问题？前端有时候不传参数。
AI： 我看到代码里有一行 request_data.get('config').get('theme')。如果 request_data.get('config') 返回 None，就会报错。你需要修改这里。

第 6 轮
用户： 那你帮我改一下吧，做一个保护。
AI： 好的，修改代码如下... [生成包含 30 行上下文的补丁代码]

6 轮对话，消耗约 24,800 Tokens ⚠️

✅ 低消耗做法（125 Tokens）

用户：
修复 /backend/services/user_service.py 第 156 行的空引用 Bug。
问题： request_data.get('config') 可能为 None，导致调用 .get('theme') 时崩溃。
要求： 请直接修改该行代码，使用安全的嵌套获取方式（如 or {}）来处理，无需解释。

AI：
已修复。将 request_data.get('config').get('theme') 修改为 (request_data.get('config') or {}).get('theme')。

1 轮对话，消耗约 125 Tokens ✅

对比结果

2）文件读取需求越模糊，消耗越大

这种也是最常见的，因为Agent有自主执行操作文件的能力，所以当你的需求模糊的时候，Agent会自己读目录找文件，这就会直接导致，你的目录越多，文件越难找，执行效率就越慢，也越消耗Tokens

精准定位 ：非必要别让 AI 瞎找，直接给路径。

❌ 高消耗做法

第 1 轮
用户： 检查一下项目报错的原因。
AI： 请提供具体的错误信息或日志。

第 2 轮
用户： 控制台提示某个文件有语法错误。
AI： 让我搜索一下项目中的 JavaScript 文件... [全局扫描目录]

第 3 轮
用户： 应该是在 utils 目录下。
AI： 正在读取 /src/utils/ 目录... [列出所有文件，逐一排查]
3 轮对话，消耗 Token 中... ⚠️

✅ 低消耗做法

用户： 定位 /src/utils/logger.js 第 12 行的语法错误。
AI： 已定位。该行缺少闭合括号，是否立即修复？
1 轮对话，极速响应 ✅

对比结果

只要解决这两个问题，大部分的场景下是能节省不少Tokens的

3、5 个技巧，积分消耗直降 90%

4、模型选型积分消耗说明

选型小建议

• • 简单任务：优先选 M2.5（积分最省）
• • 长文档/大文件：用 Kimi-K2.5（省心）
• • 看图片/图表：选 M2.7
• • 写方案/做策划：用 GLM-4.7
• • 技术/代码类：直接用 DeepSeek

5、积分不够，上自定义模型

如果说你已经很省了，但还积分还是很快消耗完，而且上了套餐还是不够怎么办？

那就只能上自定义模型了，今天苏米分享接入两个我个人觉得比较好的国产模型MiniMax M2.7和GLM-5.1 而且对应的MiniMax Token Plan 和GLM Codeing Plan

WorkBuddy 接入 MiniMax 教程

MiniMax 最近推出了 M2.7 模型，号称支持”AI 自我迭代”，在代码和推理任务上表现优秀。

而一新增语音、音乐、视频和图片生成权益好友立享 9折

专属优惠：https://platform.minimaxi.com/subscribe/token-plan?code=3KrdXFHSKA\&source=link

打开 WorkBuddy 设置

点击左下角头像里的设置

然后点击模型 → 添加模型。

添加 MiniMax 模型配置

打开 MiniMax 账户管理，点击接口秘钥，把秘钥复制到 WorkBuddy 编辑模型的弹出框里。

注意选择MiniMax的时间没有显示支持 Token Plan ，但实测是可以的，而且内置支持MiniMax M2.5，后面会告诉大家如何改M2.7

重启 WorkBuddy 并切换模型

建议完全退出再重新打开 WorkBuddy（macOS 用户右键 Dock 图标选「退出」）。

重启后在对话框左下角切换到 MiniMax M2.5，发一条消息验证。

接下来我们把模型改成M2.7，手动修改配置文件，进入设置 – 点击模型，可以看到配置文件路径这里是可以点击的%USERPROFILE%\.workbuddy\models.json，直接点击用编辑器打开

直接把2.5改成2.7，完全退出再重新打开 WorkBuddy就变成MiniMax M2.7了

WorkBuddy 接入 GLM-5.1 教程

最近智谱发布了 GLM-5.1 模型更新，SWE-Bench Pro 全球第一，长程任务可连续工作 8 小时，最具性价比的选择自然是智谱 Coding Plan！

专属优惠：https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=9AAIY9WTEH

添加 智谱 Coding Plan 模型配置

WorkBuddy 内置支持直接选择 智谱的 Coding Plan 模型配置

同样目前最新版WorkBuddy 支持到GLM-5，所以先选择，再来改配置

重启 WorkBuddy 并切换模型

用前面改MiniMax 的方法，把配置改成GLM-5.1，并完全退出再重新打开 WorkBuddy，再来试试

这样你的对话就不再受积分限制了。

有了MiniMax M2.7和GLM-5.1加持，WorkBuddy的执行效率将大大提升！

记得先把免费的额度都用完，日常使用额度也是充足的

📮 往期精彩文章

•    
•      
         Coding Plan 到底还能不能买？
       
     
•    
•      
         5万星背后Agent 路线之争，龙虾（OpenClaw）还是爱马仕（Hermes）？
       
     
•    
•      
         AI 工具实战笔记 02：WorkBuddy 安装好后必须要做的几件事
       
     
•    
•      
         我做了一个虾技市场，可以让你的龙虾在这里打卡、下技能、托管技能
       
     
•    
•      
         近 50 个人格蒸馏 Skill，这波真的有点狠，这是可复用能力
       
     
•