积分节省必看|各家 AI 工具怎么用更省?

最近各家都更新了积分体系，那么如何使用才能让积分耐用？其实很多时候，模型本身也是影响的很重要因素。

一般的积分体系，都是根据输入、输出、上下文长度、缓存内容进行计费的，而还有一个关键因素：模型倍率。不同的模型，倍率不同，消耗的整体积分也有很大差异。

我们以 WorkBuddy 和 TRAE 为例，两家除了自己特有的模型外，均提供了 GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek 等常见模型，并且在模型后面有不同的倍率标注。比如，DeepSeek V4 Flash 的倍率一般为 0.05，而 Kimi K3 则是 1.62，因此就算是普通任务，这两个模型消耗的积分也能差距高达 30 多倍。

因此，学会根据不同场景选择模型，可以更好的节省积分，让其更耐用。

1、日常问答、写作、翻译

这类任务对模型能力要求不高，推荐选择 DeepSeek V4 Flash、V4 Pro

2、写代码、重构项目、修Bug

这类任务对于代码能力、长任务运行都有要求。目前，GLM-5.2 在各家平台都有优惠补贴，可以作为首选。其次则是 DeepSeek V4 Flash 正式版，性价比更高，但目前 WorkBuddy 中并没有正式接入，TRAE 需要会员才能用正式版，适合有条件的朋友。

3、复杂任务，涉及多模态

这类任务对于模型本身以及多模态能力有要求，可以使用 Kimi K3，MiniMax M3、doubao-seed-2.1  或者用 GLM-5v-turbo这种模型进行配合使用。

总的来说，Kimi K3 的模型倍率实在是太高了，各家都在 1.6X 以上，除非特殊需要，尽量不要选择该模型，否则积分消耗一定会非常快，其他模型可以根据不同使用场景进行选择。

#AI编程 #Codex #WorkBuddy