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真是活久見,阿里云Coding Plan竟然限購了

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現在的Token經濟有多火?大家對AI的熱情有多高?

以堂堂國內第一大云的算力儲備,竟然都要“捂盤惜售”了。



事情是這樣的,

早上登陸阿里云,準備買個Coding Plan,我擦,竟然顯示「暫時售罄」,還“每天9點30分補貨”。



這一下把我整麻了,你什么時候見過買云資源要這樣。

每天要蹲在那里,跟搶三甲醫院專家號一樣…



只能說現在龍蝦熱、智能體熱、AI編程熱,讓Token成為了稀缺資源。

我放棄白嫖想付費,竟然還要每天排隊…



有人問,你為啥趕這個時髦去搶什么Coding Plan?

你充點錢,跑標準API,tokens按量計費不香嗎?



嘿嘿,你算說對了,在某些場景下,標準的按量付費模式,確實不香。

01、什么是Coding Plan?

Coding Plan是專門面向AI編程工具的月費訂閱額度,跟普通按量付費API是完全不同的兩套體系。



相比標準API計費,Coding Plan有些獨特的優勢。

第一,費用可預測,包月按次算。

目前比較主流的Coding Plan,一般采用固定月費包次數的玩法。

比如阿里云的200元套餐,每月最高請求次數上限90000次(每5小時最多6000次,每周最多45000次)。

這意味著你的賬單可以很穩~



這種可預測的賬單,很適合個人開發者和小型團隊,量入為出。

它不會像標準API按量付費,哪天跑嗨了,冒出一個天價賬單,直接讓你對大模型產生PTSD。



第二,適合人機交互型的高頻場景。

比如AI編程,每次請求對tokens的消耗可能波動很大,按次統計更劃算。



而小龍蝦這種agent的場景也特別適合。

龍蝦場景下,人通過聊天渠道(微信/QQ/飛書)下指令,龍蝦干活,按次,高頻。



第三、門檻低,接入更簡單。

配置簡單,一鍵接入,模型切換方便,也不用考慮API配額、緩存、限流、重試、成本控制等等。



正是因為有這些優點,再加上智能體開發、小龍蝦爆火,導致Coding Plan的方案大受歡迎。



02、搶不到Coding Plan怎么辦

現在,大家都知道了“Coding Plan是個寶,編程養蝦都很好”。

好是好,但天天被搶光,怎么辦?



市面上有沒有便宜量又足的選擇?

我發現了一家神仙公司,他家提供的Coding Plan方案“相當湊合”。



首先是高性價比,同樣價格,提供更高的Tokens調用次數。

這意味著你可以更好的控制成本,尤其是在當下的智能體、龍蝦試錯踩坑階段。



第二,主流開源模型靈活選擇,沒有“大廠債”。

與大廠和模型公司們偏愛自家模型不同,作為第三方中立平臺,可以第一時間上新熱門開源模型。



比如,你需要長上下文處理、大型項目開發,可以選Kimi K2.5;

你追求指令精準跟隨、快速代碼補全,可以選GLM-5;

你偏重多模態交互、復雜代碼生成,可以選Minimax M2.5…



第三,配置極簡,雙API兼容,主流AI工具鏈全兼容。

支持OpenAI+Anthropic雙SDK,Claude Code、OpenCode、Cline等工具零配置無縫接入,并兼容各種CLI工具、IDE插件和小龍蝦等本地AI助手。



03、這是個什么“神仙”平臺?

到這里,各位看官可能要問了↓

這是哪家神仙公司、什么神仙平臺?

這,就是九章云極最新推出的Alaya Code平臺



我一番使用下來,對九章云極Alaya Code的最大感受是延遲很低、速度極快。

小龍蝦跑起來非常絲滑,一晚上燒掉了22M Tokens



因為是Coding Plan,我只用了總額度的3%(總量90000次,已用2932次)。

這如果是按量付費,2200萬Tokens的賬單怎么也得破百了。



還有一點感受是,大云們業務線、產品線太多,進了控制臺往往要暈半天。

而Alaya Code的控制臺極簡,在這里,你可以非常純粹地“燒Tokens”。



吞吐與延遲表現好、操作極簡、性價比還高,這些“既要又要”對頭部大云們都很有挑戰。

作為一朵“新云”,九章云極憑什么做到這些?

04、九章云極憑什么?

其實,這波大模型浪潮,正在催生一種新形態的云。

他們不同于擁有全棧能力的傳統大云,他們是更純粹的GPU云,只為大模型訓推提供算力服務。



在這個細分賽道里,美國CoreWeave已經超越大佬AWS,成為全球NO.1。

這類“新云”,沒有傳統大云的歷史包袱,不必考慮原有產品生態,他們一門心思軟硬全棧都為大規模GPU任務優化。(參考特大號文章:GPU云排行榜,傳統云大廠集體拉胯!)



九章云極正是這類“新云”,他們對標的對象,也恰恰就是CoreWeave。

他們從底層芯片(DPU、GPU、CPU)到存儲、交換網絡、軟件做全鏈路優化,只為適配AI工作負載。



這就好比新能源電車與傳統油車之爭,當你還在迷戀油車的聲浪、震動和機械手感時,電車已經用加速、智能化和能耗優勢,提前開進下一個時代了。

所以,如果你正在為燒Tokens發愁、為算力不足擔憂,不妨來九章云極試試新車的爽感吧~



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