AI 助手积分消耗大比拼:WorkBuddy vs TraeWork 实测对比

前两天TraeWork发布的时候，我发布了一条吐槽产品命名混乱的状态，没想到引发大量的关注和讨论。

评论区最多的留言是关于他“吃积分”、“积分制收费不合理”等相关内容。

在TraeWork的官方飞书交流群，每天也有大量小伙伴在反馈，执行一个简单的任务，感觉积分像流水一样。

由于我平时用WorkBuddy 较多一些，为了验证一下TraeWork是不是真的“花积分如流水”，我决定用相同的 Prompt、相同的任务、相同的时间窗口，将两个平台做一轮公平实测。结果怎么说呢——有些场景确实让人意外。

一句话总结：4个核心场景中，TraeWork 总积分消耗最高是 WorkBuddy 的 6 倍，耗时最高是WorkBuddy的 8 倍。

一、我怎么测的

没有堆十几个用例吓人，只选了用户日常最高频简单的 4 个场景，每个场景在两个平台上用完全相同的 Prompt 相同的模型各跑 1 次。

任务：用 Python 写一个带分页、搜索、排序功能的用户管理 CRUD 模块。

使用模型：DeepSeek-V4-Pro

结论：
完全没想到TraeWork的积分消耗是WorkBuddy的6倍多，任务完成的时长也被后者秒杀。我一度怀疑是TraeWork在执行过程中，多执行了环境依赖安装步骤导致的，结果重跑一遍之后还是这样。

任务：给一份 500 行的销售 CSV（含缺失值和异常值），要求完成清洗、可视化、并输出分析报告。

使用模型：DeepSeek-V4-Flash

结论：
两者执行总体结果都是相当不错的，也符合日常工作情景。
两者所消耗的积分差不多，但是TraeWork时长实在是让人难绷。WorkBuddy的下一个任务都已经执行完了，TraeWork还在执行中。。。。最后他总共花了24分钟，才跑完这个小任务。

任务：根据产品需求，写一篇约 800 字的技术方案文档，包含架构说明、接口定义、部署方案。

使用模型：DeepSeek-V4-Flash

结论：
这个场景两者所消耗的积分差不多，但是TraeWork依然是耗时较长。两者生成的最终内容都超过800字要求。

任务：将一段约 500 字的中文技术文档翻译成英文，要求术语准确、行文流畅。

使用模型：DeepSeek V4-Pro

结论：
这个场景TraeWork所消耗依然要比workbuddy要多很多。

测试场景	WorkBuddy积分消耗	TraeWork积分消耗	倍率（积分消耗）	WorkBuddy耗时	TraeWork 耗时	倍率（时长）
代码生成	5.55	36.06	6.5	4m0s	13m47s	3.4
数据分析	3.86	6.19	1.6	3m1s	24m3s	8
文档写作	2.94	3.28	1.1	3m7s	9m44s	3
翻译任务	3.04	10.15	3.3	21s	32s	1.5

综合四个场景的实测数据：

总积分消耗上，WorkBuddy 为 15.39，TraeWork 为 55.68，约为前者的 3.6 倍；

总耗时时长上，WorkBuddy 约10分 29 秒，TraeWork 约 48 分 06 秒，约为前者的 4.6 倍。

就本次测试而言，TraeWork 在积分消耗和任务时长上整体高于 WorkBuddy，这一点从数据上是明确的。

但作为对比，也需要看到事情的另一面：耗时长未必全是坏事。TraeWork 耗时更长，可能与其执行了更完整的步骤（如环境安装、多轮校验、更长的输出）有关，积分消耗与时长呈正相关。若用户在意的是最终结果，应结合产出质量综合判断，而非只看消耗绝对值。

同时，本次测试存在明显局限，未覆盖多轮对话这一用户吐槽最集中的场景，也没有进行复杂的任务对比，可能看不出更全面的积分消耗。

还能说什么呢，TraeWork，你可要加油呀，期待你后续在计费与执行效率上做出优化。

码字不易，求求各位路过的彦祖亦菲给个免费的👍，谢谢啦！