最便宜的ai codeing工具

今天这个视频教你无痛安装 cloud code， 在 国内的网络环境下，用上 cloud gpt 等国外的顶尖模型，有些人可能还不了解 cloud code 是 什么，先简单介绍一下。 cloud code 可以 说是现在最强的 ai 编程工具， 再加上最近爆火的 skill 加持，很多人也用它写作、学习、做数据分析、办公等等。 cloud code 可以 说是现在最火热的 ai 助手之一，网上有很多的安装教程， 但是实际上你去安装就会发现不是那么回事，网络限制、安装配置中出现的各种问题能把你搞得焦头烂额。我也是看了很多的教程，结合自身安装过程中遇到的一些坑， 整理了一份 cloud code 在 国内网络环境下的安装使用指南，这份指南能帮你省下几个小时的折腾时间。接下来我会将原理和操作方法用通俗的语言给大家讲明白。好了，我们开始。 首先在安装 cloud code 之前，我们需要做好前置准备。 windows 电脑需要先下载 git， mac 系统自带 git， 无需下载， 不去这个网站选择 windows 叉六十四 setup 这个版本下载。安装完成以后呢，在 powershell cmd 中输入 git vision， 如果能输出正确的版本号，就代表 git 安装成功了。接下来要安装的是 node js 跟 npm， 我 们去这个网站选择适配自己的安装包下载即可。安装完成以后呢，如果你是 mac 用户，在启动台搜索终端， windows 用户在开始菜单里找到 git bash。 为了讲解方便，后面我们统一把终端和 get bash 统称为命令行。接下来我们在命令行输入这两条指令，如果都能显示版本号，就代表 node js 和 npm 安装成功了， and code 安装的所有的前置条件就已经完成了。 接下来我会手把手教你安装和使用 cloud code。 具体从哪里下载呢？我们有两个选择，一个是 npm 的 官方源，一个是国内的镜像源，你可以把它们类比成一个软件仓库， cloud code 也发布在这个仓库里面。那所谓的镜像源呢，其实就是官方的软件仓库同步复制了一份，那因为默认的 npm 源在国外 我们访问不是很方便，所以我们选择国内的镜像员下载 cloud code。 接下来是实际的操作步骤。首先我们打开命令行，输入下面的命令回车执行，然后再输入这条指令， 如果显示我们刚刚配置的镜像员地址，就代表我们已经成功的切换到国内的镜像员了。接下来你只需要在命令行中输入这条指令，回车执行即可安装。那这里要注意一个常见的问题啊， 系统可能会提示权限不足，这个时候你就只需要重新执行这条命令，输入管理员的密码。这指令的意思呢，就是我要用管理员权限强制覆盖安装 cloud code 的 最新版本。当安装完成以后呢，你在命令行输入这条指令，如果输出版本号，就代表 cloud code 安装成功了。 第三步是给 cloud code 配置模型。我们首先要去模型供应商平台开通账户，获取 api key， api key 相当于你在模型平台开户的凭证， 可以自己去创建获取。另外呢，要有可用的 token 额度，你可以在平台充值或者购买套餐。对模型供应商呢，大家可以根据自己的需要去选择， 你像国内的智普 glm 五、 mini max 的 m 二点五都是不错的编程模型。如果你想用 cloud opera、 四点六、 gemini、 三点一 pro 等国外的顶尖模型啊，因为国内的网络环境问题，你可以通过一些合规的中转站去订阅。 接下来我们就要把 api k 请求地址给到 cloud code， 在 这里我们用到一个叫做 c c switch 的 工具，下面是具体的操作步骤。首先我们去这个地址下载 c c switch， mac os 系统下载这个版本， windows 系统下载这个版本安装完成以后呢，打开 c c switch， 选择第一个标签 cloud， 点击右上角的加号。 第二步呢，选择要接入的模型供应商，如果没有我们需要的供应商，可以选择自定义配置。这里有三个最重要的信息需要注意一下。首先是 api key 和请求地址， 这两个是我们必填的，也就是前面我们在模型供应商中获取的信息。请求地址呢，在 cc switch 中，根据选择的供应商已经预填好了，一般在模型供应商平台的 api 文档中也能看到 行信息是选填的，但是也建议你指定一个模型，因为有些供应商会支持多个模型，换人情况下，你不知道他选择哪一个模型。接入 cloud code， 这里要注意的是，填写的模型必须是供应商支持的模型，否则 cloud code 会无法识别。那其他的配置信息呢？保持默认即可。 配置完成以后呢，我们选择一个供应商起用，后面你也可以切换至其他供应商，这样 cloud code 就 能够接入不同的模型。 不过要注意的是，每次切换供应商以后，都需要在 cloud code 里面切换模型，这样配置才能生效。那把 cloud code 装好了，模型也配置好了，接下来我们终于要使用 cloud code 了，我们在命令行中输入 cloud， 然后回车直行，这样 cloud code 就 被起用了。 当我们在 cloud code 里输入这个指令，回车直行，就会弹出模型选择的列表，我们用键盘的上下箭头选择第一个默认的模型，也就是 c c switch 里起用的那个供应商。接下来你就可以指挥 cloud code 帮你干活了。 在选择和切换模型后，啊， cloud code 可能会出现找不到模型的情况，这个时候你可以进行下面这几步排查。 首先你可以退出克拉的 code， 重启后再试一下，如果还是不行，你就要去核实一下 c c switch 中的 api key 请求地址，模型的名称是否填写错误，微商平台是否有充足的余额和套餐。 另外，我还整理了 cloud code 的 三类常用的指令，放在了指哪里。第一类是启动类的指令，在中单命令中执行，包括 cloud code 的 重启，继续上次对话，查看历史对话记录。第二类是对话类的指令，在 cloud code 里输入斜盖，你就能查看所有的绘画指令。 第三类是安装卸载类指令，前面我们安装的时候也已经用到过一部分。最后再给大家分享一个小技巧，如果你在安装和使用过程中遇到了任何你解决不了的问题，你可以连同问题和截图一同给到 ai， 你甚至可以直接给豆包共享屏幕，让他现场指导你。一般情况下，大部分问题都能够解决。这份 cloud code 的 安装指南除了有详细的安装步骤和注意事项，我还对用到的一些技术概念和工具做了小科普，如果你想要这份安装指南，我可以分享给你，而今天的视频就到这里，别忘了点个关注，我们下期见！

二零二六年， ai 编程工具呢实在太多了， cloud、 cloud code、 coder 等等，哪一个更好？到底怎么选？今天呢，我们来做一期年终的盘点，把主流的这些工具呢全部聊一遍啊，它们分别的定位，价格是怎么样的？有什么使用特点？怎么来用更省钱？帮你呢？搞清楚到底该选哪一个？先说一个现实问题，这些工具呢，它都不便宜， 想日常写代码，如果只用免费版的体验一下呢，是可以真正干活完全不够。 carter 免费版的 agent 请求次数卡的非常死。 windowsurf 免费版每月二十五次，请求我实测呢，一两天用完了，所以想靠 ai 编程真正提效，订阅费跑不掉。我翻了一下自己的订阅记录，同时呢，开了这几个订阅 carter 呢，开了 pro 加六十美金， cloud code 订阅版二十美金。如果你像我一样手痒呢，再开个 windowsurf 啊 code 啊体验一下，每月呢轻松上一百美金，一年一千二百美元， 折后呢大概八千多元。而且要注意的是呢， cursor、 cloud code， windows app 都有额度的限制，超了额度呢，要买 credit。 如果你是重度用户，升到 cursor ultra， 每月两百美元，一年呢两千四百美元，快两万元了。所以这期视频帮大家理清楚 怎么选才不花冤枉钱。试命一下，没有任何广告，全是我自己掏钱实测的真实体验。正式盘点之前呢，先给大家一个选择框架。选 ai 编程工具，本质上是在功能、强度、价格上手体验三个维度之间做取舍。想要功能最全，模型最多，价格肯定贵。想要便宜，就得接受某些功能的缺失，三者 不可兼得。带着这个框架，我们再来逐个看。首先呢，先说行业的标杆， coder 的 ai 原声编辑器，目前功能是最全 的，最大优势就是模型选择多， cloud code gpt 随便切换。 a 键的模式呢，能跨文件编辑好终端命令，自动修 bug， 体验呢，非常完整。而且呢，可以指哪打哪，可以更精细化的控制要修改的文件或者具体的段落。价格方面呢， pro 版呢，每月二十美元， pro 加是六十美元， 首款是两百美金。我自己用的是 pro 加，日常够用，但是跑大项目的时候呢，额度经常告急啊。 cost 的 坑在于什么？表面二十美元一个月，看着不贵，但是重度使用呢，你很难控制在 pro 的 档位，模型调用一频繁，实际花费呢，可能超预期啊，适合不差钱，追求极致功能的专业开发者。第二个， cloud code and safecake 自家出品。注意，这个工具呢，官方没有图形界面，全靠命令行操作。听起来呢，门槛高，但是效果确实强啊。两百可以 token 的 超大上下文窗口，整个项目直接塞进去，不用手动选文件。 价格呢，走 cloud code 订阅至 pro， 每个月二十美元。 max 有 一百美元和两百美元两档代码，质量在同类工具里面属于天花板级别。 在 s w e bench 好 分百分之七十二点五。根据 a c d i index 今年一月的调查，在 exotic coding 领域呢，使用率达到了百分之六十九，增长非常猛。但说实话， cloud code 呢，稍 token 是 真的快啊，因为它是 age 的 模式，运行每个任务呢，要自主规划执行，反思，调用次数远超普通的这种补 iso 官方数据，开发者日均消耗大概在六美元，团队每人每月一百到两百美元，如果不加控制的话，一个月 token 费呢，可能比订阅费贵好几倍。所以用 cloud code 呢，整 token 就是 个必修课，给大家分享几个实测有效的技巧啊。 第一个用 compact， 用 compact 的 命令定期压缩上下文，到百分之五十呢，就压一次，不要等满了再压。第二呢，不同任务用不同的窗口切换时呢，用 clear 清掉无关的上下文。第三个简单任务呢，手动切到 high cool 模型，不要什么活呢，都用 office 锁。 第四个配置 cloud excel 文件，把 load， modules， build 这些大目录呢排除掉，做好这一期呢，就能减少大量无效消耗。坑还有什么呢？纯终端交互习惯，图形界面的人呢，需要适应期，适合终端重度用户，追求代码质量且愿意花心思管理 token 的 人。第三个 server 桌板呢，每月只要十五美元，这是四个里面最便宜的 i d e 类工具。它的 a 键的模式呢，做多文件编辑很流畅。 u i 是 四个里面相对比较好看的，上手呢也最简单，两分钟安装就能用。但是呢，免费版二十五次请求基本当天就能消耗完。大型项目偶尔会卡， 模型选择呢，不如 curder 丰富。总的来说呢，适合预算有限项目呢，不算太大的个人开发者。最后一个可能很多人没有听说过，就是阿里做的 cooder。 这是四个里面最让我意外的。先看价格， pro 版每月只要两美元，之后呢，每月十美元。别的工具呢， pro 都是十五到二十美元 起步，它直接砍到一半 pro 加每月三十美元给两万的 credit， 对 比 curder 的 两百美元 roo 呢，差， 差距巨大。功能上呢，有几个独家的杀手锏啊，快速的模式呢，用自然语言描述需求， ai 自主完成从规划、编码到测试的全流程，支持十万文件级上下文解锁。 大项目呢，随便搜 rap wiki 呢，自动生成项目文档和架构图，测试自动生成，官方说覆盖率呢，能到百分之九十。 而且据说呢，它集成了多家的模型， cloud code， gmail 等混合使用，还能自动选最优模式。缺点呢，毕竟是个相对新的产品，社区生态跟 course 呢有差距，教程啊，插件资源偏少，稳定性还需要时间的检验。最后呢，帮大家总结一下， 追求最全功能不在于价格，能够精细化的控制，那么 course 呢，依然是最佳选择。终端重度用户，追求代码质量就用 cloud code， 如果把模型换成国产的质朴和 kimi， 可以 说 cloud code 目前性价比 也是很高的。预算有限的，想快速上手的，用 windows 五，每月十五美元，值得试一试，做大型项目或者想花最少的钱扣的呢，首月两美元几乎白嫖，强烈建 议试一试，不过这个赛道呢，真的卷得飞快。据统计呢，二零二六年初，已经有超过百分之八十五的开发者在用 ai 编程工具，百分之四十二的代码呢，由 ai 生成或者辅助。可能再过几个月呢，再给大家更新啊，你现在呢，在用哪个工具呢？还有哪些我没有提到的好用的工具，下面可以交流一下你的真实经验。

opc 店搭配 ai 到底用哪一个工具好呢？如果你是想要让这个 ai 工具能够批量处理你的笔记，搜索整个仓库，调用已经写过的内容来继续产出，那么你一定要搭配能够真实执行操作的 ai 工具。比如说像是 call code、 codex、 body、 open core 这几款，它们都属于同一类型的 ai 工具。大家听得最多的可能就是 flowcode， 但是如果从最好上手，最适合普通人开始，同时又保留了足够强的执行能力，这一个角度来说，我现在最常用的呢是 openai 的 codex， 因为它保留了 c l i 工具真正厉害的地方，又不像传统的终端软件那样让人觉得有距离感，你可以把它理解成一款更像普通桌面软件的执行型 ai。 装好了之后呢，你不仅可以用它来读取、 搜索、整理、批量处理存放在 opc 点里面的笔记，也能够帮你打通 opc 点和其他软件之间的壁垒，把提醒事项、日记、 notion、 简仓工具里面的所有内容汇总到一起。 再进一步，你还可以慢慢把自己高频的动作沉淀成为工作流，比如说整理会议资料，根据日报生成月报 排版文章上传到公众号。今天这只视频呢，就想来和大家分享一下关于 codex 的 基础操作，包括怎么样安装它在 opcode 里面的最基础使用， 讲讲它的优缺点，以及它和 claw code， clodian work， buddy， open claw 相比，各自适应什么样的场景。关于工作流搭建的具体步骤、命令应该如何沉淀？那我在自己的 oposite 系统课里面呢，已经完整的展开，感兴趣的朋友呢可以到网站试看课程。那我们废话不多说，马上开始。 首先我们在使用这个 codex 之前，要给这个我们的 obsidian 要更新到最新的版本，同时呢在关于这一个位置，我们要打开命令行界面的操作按钮，这样的话呢才能够更方便我们的 codex 和 obsidian 进行通话。 那打开了这个按钮之后呢，那我们呢需要到 codex 的 官网点击下载，使用 macos 的 版本就可以进入到 codex 的 页面当中了。第一次打开的时候呢，它应该会要求你登录你的 chat gpt 账户，登录了之后呢就可以开始使用了。 我们来看一下整个软件的基础构造，那左上角呢分别有新县城，点击一下呢就可以创建一个新的对话，那在这一个对话框里面呢，你就可以跟他说任何的内容，那这一个部分呢，和普通的 ai 聊天软件没有什么区别。 下面这一个 search 呢是搜索你已经做过什么样的东西，我们可以进入它的技能商店，在这里呢有很多人已经沉淀下来了，它们的工作流变成 skill， 放在里面我们可以直接去使用， 比如说像这种直接抓取 note 的 内容，或者是对 pdf 进行一个编辑处理等等的，你对哪一个感兴趣都可以直接把它添加上去。已经安装的技能呢，它都会在这一个位置显示。 技能呢不需要你特别的去激活。正常情况呢，他还是比较聪明，他会自己根据适用的情况来激活这些技能来自己使用。 自动化呢，当你需要添加一个定时去进行的这么一个任务，那我们就可以把它添加到这一个位置，那么他就会按照你的需求 在定时去自动运行。那这个新县城为了方便他管理啊，所以说这里呢又有一个县城，点击旁边就会有一个文件夹，这里我们鼠标挪到上面，你可以看到这里出现了一个 new project， 那 我们点击一下之后呢，这里就会让你去创建一个新的文件夹，你创建的这一个文件夹呢，就可以稍微去管理一下 你和 ai 的 每一个对话了。这一个 codex 呢，如果你是拆 gpt 的 会员的话呢，是有使用额度的，我们在页面的左下角设置这个地方呢，就会有一个剩余额度，你就可以看到你现在还有多少的用量 模型呢？在这个位置你也可以去修改，我建议你最开始把这一个页面的权限给它完全访问权限，否则它没有办法去使用你这一个电脑里面的所有东西， 老要来问你就感觉非常的烦。剩下的其他的部分呢，都保持它的默认设置就可以了，没有什么需要调整的地方。这个呢就是关于 codex 的 基础页面的部分了， 那我们来说一下把 codex 和 opendean 结合起来使用的一些简单用法，那我觉得其实掌握三种基础的使用就已经完全足够了。第一种呢就是直接用 codex 和你的 opendean 仓库进行对话， 这个是最容易的，我们先直接新建一个县城，在这个县城里面呢，我们首先告诉他啊自己的这个 obsidian 仓库的位置是哪里，我们右键点击你的仓库位置，然后选择复制路径， 然后我们回到 codex 里面，我们就告诉他，请让他根据我的 obsidian 仓库来进行处理。你可以看到他其实这个时候呢就已经开始读我的仓库里面的内容了， 他都已经罗列出来了，他能够帮我做什么事情，比如说包括生成今天的日记啊，然后做昨天的日记复盘啊之类的，这些都是可以的。我可以问他我今天的产出怎么样？那就是我今天写了多少的笔记吗？你看他就开始读我的 笔记了，你可以看到他的理解就非常的好，因为首先他去读取了我整个仓库里面的所有内容，然后呢 我动了产出了哪些笔记他都能够知道，以及他去读取了我的日记里面我打勾了几项内容，这个都可以读出来。那么这个呢就是最简单的和通过 codex 和你的笔记进行对话了，再往前一步，我们不仅可以让他阅读 我们的笔记里面的内容，还可以让他批量操作一部分内容。比如说你想要批量的去修改 笔记里面的某一个属性或者是标签，你之前可能设置的标签系统，那你不想要这样用了，那么你就可以直接告诉 codex， 让它去帮你进行批量的修改。 比如说我之前这个笔记，到底这个笔记做完没有？我有的时候呢是用的这个勾，有的时候呢是用的这个绿色的，所以我现在呢就觉得有一点混乱，我现在想要把它统一一下，之前的话我肯定我就没办法统一了，我不可能一个手去改，但是现在我就可以让 codex 来帮我去修改， 那比如说我就这样写，你看哈帮我搜索所有的笔记，把状态当中是打勾的这个属性全部改成圆形，那这个时候你可以看到他就会去帮我搜索，他先梳理了计划， 在刚刚说是尺，那是块已经帮我改了四百一十四个 markdown 的 笔记了，他甚至还给出了下一步的意见，他可以怎么改？我们先不管他，他说这里有一个例子，我们可以去参考，确实我今天有一个例子， 我们来看一下，我们可以看到，对，他已经把我所有的都改了，这个 status 本身是勾勾，现在已经全部变成圆形了，我们可以点开这一个文章看一下，就能够很快的帮我们去把之前的坑全部填上，因为可以批量操作。再到最后就是我自己最喜欢的方向了，也就是把这些所有高频重复的动作固定下来， 变成你自己的工作流，甚至进一步沉淀成 skills。 我 呢就已经沉淀了非常非常多的 skills 在 codex 里面了。比如说帮我扫描这一个月里面每天日记里面工作的部分输出月报，或者呢是取我的读书笔记内容 以及读书的原文，按照模板生成播课的提纲，还有读取我每一周的日记形成周报，然后进行公众号排版，最后帮我放在公众号的草稿箱里面，只要这个流程是你经常都会做的，那么就可以把它固定下来。 当然这个呢需要经过一些反复的调试才能够实现，达到你自己想要的效果。具体我的一些工作流的使用方法，可以看这只视频里面讲得更清楚。所以 codex 搭配 obsidian 的 价值绝对不是聊天，而是让你的知识仓库开始稳定地被处理， 被调用，以及被不断的附用。讲到这里了，我们简单来说一下 codex 的 优缺点，那首先是它肯定是比传统的终端工具更好上手的，页面看起来就像是一个普通的软件一样，一点也不会令人害怕。 而且因为他用的是嵌 gpt 的 模型，都非常的聪明，所以处理长的工作流我觉得都能够 hold 住，至少我还没有遇到他把自己跑死机的情况出现。如果你是 gpt 的 会员，他现在的免费偷客送量很足啊，我几乎从来都没有用超限额过。 如果你本身就在嵌 gpt 的 生态里面呢，用起来会非常的顺手。但当然他也有缺点，因为他毕竟不是终端的工具，所以说灵活性还是有一定的缺陷， 很多的内容都已经写死了。目前我最不满意的是它目前只有电脑端，没有办法做到手机触发，但幸好我对随时随地办公的需求也不是那么大， 所以对我来说， codex 不是 最万能的工具，但是非常的适合我普通人类来使用，而且价格也很便宜。和 clock code 比呢？当然 clock code 的 功能呢，是更多更强的， 但是呢，因为它要在终端里面使用嘛，我一直就不太习惯。而且 coloco 的 同样都是二十刀的会员，它的 token 量就非常的少，我经常用超标买 api 呢，又比较贵，对网络的限制也更严格。 和 clodian 这款在 obsidian 里面可以使用的插件相比呢？ clodian 因为它本身就是建立在 clodian 的 基础之上嘛，只不过解决了终端使用不是很方便的问题，但是费用网络的问题也都还是存在的。和腾讯的 workbody 来比呢， workbody 的 优点是它没有网络限制，而且和国内的生态非常匹配，也有手机端可以直接通过微信就能够操作你的智能体。 但是缺点呢，因为它的模型的限制，所以说对于长的工作流我觉得还是不太行，反正我把它用死机过。复杂的问题上，我觉得 codex 更让我放心。和 open core 龙虾相比呢，龙虾更加的灵活，而且它的触发方式更加的多样化，在手机上操作应该是更好的。 但还是因为它是一个终端使用的软件嘛，所以说总的来说还是比较抽象，我这一个普通人类确实还没有习惯。呃，如果你现在连 ops 点加 ai 的 基础写作都还没有跑顺，一上来就研究 open core， 通常就会负担更重。 我呢，更建议先我们用简单好上手的软件把工作流都梳理顺，这样的话呢，你的这个 skills 是 可以很快地平移到 open core 里面的， 工作流才是 ai 能够帮你提效的核心，所以我们先用简单的方法把工作流建立起来，然后再换更厉害的 ai 工具，这样的话呢，整个系统搭建起来会更加快速。 那上面的这些所有的工具呢，他们不是谁淘汰谁的关系，而是我觉得在不同的阶段，你会偏爱不同的工具。推荐大家使用 codex 呢，是因为它能力够强，上手也没有那么吓人，中间的平衡做得挺好的。 如果你也想要让自己的笔记不只是越记越多，而是真实的被使用起来，享受记笔记的复利的话呢，那么我觉得 codex 肯定能够帮你很快的实现这个愿望。如果你对怎么样使用 还不是非常的清楚，那么也可以试试看我的系统课，里面有更多案例的分析。好，那我们今天就是这样了，希望对大家有所帮助，拜拜。

想搞个私人 ai 服务器，又怕成本太高，今天教你用捡垃圾的价格搓一台小 ai。 首先是地基，随便捡一张旧主板， cpu 我 们选 i 三四一七零，为什么选它？因为跑 ai 全靠显卡， cpu 只要不拖后腿，越便宜越好。重点来了，内存必须大，单条十六 g 起步， 不然跑大模型直接爆内存，神仙也救不了你！灵魂核心是这张 p 一 零六算力卡，但在 ai 领域，它就是几百块的战神组装，就像拼乐高， cpu 压好扣锯，内存用力按到底，听到咔嗒一声就是灵魂归位。插上算力卡，接上独立供电，最后一键部署懒人包 deepsafe 秒回，画图秒出，这才是普通人玩本地 ai 的 正确姿势。如果你也喜欢这手艺，罗秋天带你手搓服务器！

这期只讲二零二六年三月主流国产大模型 ai 编程套餐怎么选？核心结论，先给想花最少钱体验顶级 ai， 优先选 mini max 二十九元套餐。 想要最聪明、功能最全，优先选智普 ai 四十九元套餐。如果你重度处理长 pdf 资料和万字长文，优先选 timi 四十九元起步套餐。接下来我按闭眼入中间档谨慎选三个梯队，把七个主流平台的模型价格、适用场景和坑点一次性讲清楚。 第一梯队，先看综合实力最强的智普 ai， 它最大的卖点是首发独占了目前最聪明的 glm 五点一模型，同时它还白送 mcp 功能次数，这个功能能让 ai 直接接管操作你的电脑，属于非常硬核的加分项。购买上直接选四十九元每月的 live 版， 官方给了一个月两万多次的调用额度，普通人拿来写文章、做 ppt、 查资料根本用不完。如果你想要当前能力最强和功能最全的体验，智普是最稳的闭眼入选项。 如果预算有限，直接看性价比最高的 mini max， 它最大的优势就是便宜。 start 套餐只要二十九块钱，包年更是只要二百九十元，直接把成本压到了底，而且低价没有严格体验，不用去抢调用名额。独占的 mini max m 二点七模型整体反应速度极快， 对于学生党、轻度常间用户或者只想用最少钱体验顶级 ai 的 人来说，这个套餐完全可以直接拿下。 接下来的中间党属于特定需求专，如果你深度绑定豆包生态看字节方舟，它独家支持最新的豆包 c 的 二点零模型。买套餐还送 open core 插件，但短版是不支持最新的 glm 模型，通用竞争力稍弱，四十元起步中规中矩。而 kimi 则是长文本刚需者的专用工具，它独占 kimi k 二点五，专门对付几百页的 pdf 和万字长文， 但要避开两个坑，官方不公开具体调用次数限制，用起来像开盲盒。而且不同套餐的 agent 运行速度有区别，所以 kimi 不 均衡，但在场文档处理上无可替代。 最后说一下普通人慎选的平台，阿里百联的问题是没有平价套餐，起步就是两百元每月的 pro 版，虽然独占通一千万三点五，但对轻度用户来说性价比太低。腾讯会员和百度千万更像大杂烩，自家模型绝对优势不明显， 主要靠接入别人家的模型撑场面，除非你想花一份钱体验不同模型，否则没必要专门开。最后提醒大家两点确定，长期用所有平台都是包年，比包月划算的多。 另外千万别去买网上的共享号，现在官方封号极严，直接买二十九或者四十九的官方套餐才是最稳妥的做法。普通人需要慎选的第一个平台是阿里百炼，他最大的问题是没有平价套餐入门，起步就是两百元每月。 pro 版 虽然它独占通易千万 q n 三点五模型，但如果你只是日常写作、查查资料或者做简单的编程辅助，花两百块钱的性价比就很低了。摆列明显是面向预算更高、需求更重度的用户，普通人默认不需要把它作为首选。 腾讯会员和百度千帆可以放在一起看，它们更像是大大会平台，自家模型目前没有特别强的绝对优势，主要靠借助别人家的模型来撑场面。比如 glm 五或者 kimi， 他们各自有点小亮点。腾讯会员首月只要七块九，次月恢复四十，百度千帆能用到 deep c 和 v 三点二。但如果你不是特别想花一份钱去体验一堆不同的模型，只想稳定用一个好工具。这俩平台通常不是优先选项， 如果你现在就要下单，直接按这个对应关系来选。预算最敏感，想用最低成本体验顶级 ai， 选二十九块的 mini max。 想要最聪明、功能最全、综合最稳，选四十九块的智普 ai 工作流里天天处理长文档和海量资料，选四十九起步的 kimi。 另外，重度依赖豆包生态，选字节方舟，预算充足选百炼，想异于多吃体验各种模型，选混元火千帆。最后，有两个直接关系到你钱包的提醒， 第一，如果你确定要长期用，几乎所有平台直接买包年都比包月划算的多。像刚才说的 mini max， 包年只要二百九十元。 第二，千万不要去买网上那些所谓的共享号，现在官方封号抓的极其严格，买这种号很容易打水漂，直接去买官方二十九或者四十九的平价套餐，是最稳妥最不浪费钱的做法。

自动化 ai 定制二点零是真的可以预存钱，并且可以实际去使用钱的，这是我用 ai 定制二点零去做的一个一个 faker 现在已经被没收了，那这个项目呢？是一个二十六 k star 的 一个项目啊，当然它非常好用，我前两天也给大家介介绍过，那 它的整个一个功能开发呢，就是在右侧呢，我给他加了一个自己的一个所有的一个模板库，这个模板库呢用于在左侧呢，可以去选择模板，之后呢左侧就可以去画一个拽欧的一个图了。大家最大问题说这个东西能不能用于生产环境？第二个它的成本是不是让会让一个人破产？那我来回答一下大家这两个问题啊，就是这里边的所有的 sorry， 他 写的是非常清晰非常干净的， 然后这里面能看到这里面是改了两个文件，然后下面呢可以清晰的我给大家打开几个 story 去看一下，然后第二个 sorry， 然后他改了几个文件， 然后基本上它的每一个 sorry 去拆分的力度其实是非常小的，那下边几个的话基本上也都是一样的，我我随便点开一个啊，点开这个 user sorry 零零九，那也能看到里边改的其实是相当少量的一些文件，从而呢把这个 feature 的 一个功能去提交上面，那大家如果有兴趣的话，可以去点 击这个 feature 的 地址去看一看这个 pr 提的效果到底是怎么样的。那这是第一点，那第二点呢，我跟大家说一下，为什么 ai 自动化抠题是可行的，就首先我是在给企业做真实的落地和真实的咨询呢， 这里边呢，我相信大家应该能一定能看我 open ai 去做的一个 harness 文章，自己怎么去做自动化的，然后包括 script 这个 harness， 然后怎么去做自动化的，基本上都不用去写代码了， 包括之前呢，给大家介绍这个 harness harness design 的 一个 learn learning application， 这个是怎么去做的？这些我都跟大家去之前去讲过，就是说 ai 自动化 coding， 它是一个真实存在的一个东西，但是为什么去加 harness 呢？原因是因为大家知道正确的方向，如何把代码做正确这件事情变得是事关重要的，所以一定要相信 ai 自动化 coding 是 可以一次性完成的。那 那它的逻辑呢？是一定是基于哈尼斯以及固定工程的一些手段和 a 阵的本身的一些能力去结合，做出这样的一个一个东西。 关于成本问题，我跟大家说，为什么说 top 肯基本是免费的啊？你能看到这是我写的近三十天的所有的 top 肯，我用 j r m 去做的，能看到所有的，呃，这个 top 肯的使用量是逐渐增大的，就逐渐的我把我的 story 扩大，逐渐自动化是变大的，所以它基本上是不会用超的。我在最大的这个， 呃，这个里边我用量啊，因为它五个小时一更新，那五个小时一更新的话，它的用量才多少呢？才到了百分之四十左右。那我当我新做 tesla 的 时候，它的这个整个刷新呢，就已经更新了。 来跟大家讲我的套餐呢，是我在很早之前去买的这个套餐啊，我当时买的是幺九二零，但是后来 g l m 五它涨钱了，因为它的这个性能变变高了吗？它后来涨到了四千八，但是实际四千八来讲的话，它能 包年的话，在基本上能完成复杂任务的，小任务的，差 task 拆分的基础上，能完成这个任务的话，这个价钱的话，基本上就是叫不要钱，就是就是免费的。那这个呢？就是我跟大家说的成本啊，基本上是用不完的，所以不要在那个评论区里边去说成本的问题，我再跟大家讲这几件事的话，他是可以真的能把你的 ai 扣定自动化能给他运行起来的。第三 个问题呢，大家问我，你是不是卖课的？我跟大家去解释一下啊，就是我自己本身是有一个社群的，但是我的主职工作呢，是帮企业去做咨询顾问，去做陪跑这样的一个主营业务。 那平时呢我会看大量的资料，大量的技术这些相关的内容，我把它们沉淀成一个一个的解决方案，我放在这个社群里边，让别人有相同需要，碰到相同问题的人呢，可以去拿这些方案直接去解决。那所有的方案里边，其实 ai 抠定二点零自动化呢，是我其中的一个解决方案，我给大家看一下，这是我其中的一个解决方 案，我会把它写的非常细致，因为我的目的呢是我碰到一个东西，我觉得很好，我觉得你也可以用到，所以给大家看，我不是做了一个解决方案，我是做了很多很多很多很多解决方案， 事情我应该跟大家说清楚了，但是我这个解决方案如果在这里边你没有任何的一点研发的基础，你不懂软件代码，其实我是不建议你去 进入我这个社群的，因为我其实还是对有些经验的人来讲的话，他使用我这些社群的技术和解决方案的话，对他来讲的话是事半功倍的，这一点是我非常想提醒大家的，也希望呢大家真的会有一些收获。