Token經(jīng)濟(jì)學(xué)越來(lái)越火了。

搞AI、用模型，每一次調(diào)用都是成本，每一輪對(duì)話都得計(jì)算。

本來(lái)指望AI幫我省時(shí)間省精力，能肆無(wú)忌憚想怎么用就怎么用，結(jié)果現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始精打細(xì)算。

所以當(dāng)我看到訊飛星辰MaaS平臺(tái)的Coding Plan全面升級(jí)的消息時(shí)，我第一反應(yīng)不是興奮，是懷疑。

3.9元不限量？按請(qǐng)求次數(shù)計(jì)費(fèi)？GLM-5.1和Qwen3-Coder-Next都能調(diào)？

這怕不是下了血本了。

https://maas.xfyun.cn/modelSquare?ch=MaaS-jg-kol-G2h6

作為一個(gè)從GPT-3時(shí)代就開(kāi)始折騰大模型的開(kāi)發(fā)者，有更好、更便宜的模型渠道，我是一定會(huì)用的。

01從Token焦慮到“隨便用”，只隔了一個(gè)計(jì)費(fèi)模式的距離

先說(shuō)說(shuō)最讓我頭疼的問(wèn)題，Token計(jì)費(fèi)。

不知道有多少人和我一樣，每次調(diào)用大模型API的時(shí)候，心里都在默算：這個(gè)請(qǐng)求發(fā)了多少Token，那個(gè)響應(yīng)回了多少Token。一個(gè)bug可能要來(lái)回改好幾次，每一輪都是錢(qián)。

Token計(jì)費(fèi)這個(gè)模式本身沒(méi)什么問(wèn)題，從商業(yè)角度講它是合理的。但對(duì)我們這些開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，它帶來(lái)了一種持續(xù)的焦慮感。

訊飛星辰MaaS平臺(tái)的Coding Plan，這次做了一個(gè)在我看來(lái)相當(dāng)大膽的調(diào)整：

把計(jì)費(fèi)邏輯從Token計(jì)費(fèi)徹底轉(zhuǎn)為按請(qǐng)求次數(shù)計(jì)費(fèi)。

不再用關(guān)心消耗了多少資”，只需要關(guān)心完成了多少次調(diào)用。這就像從按流量計(jì)費(fèi)換成了包月套餐，心理負(fù)擔(dān)完全不一樣。

具體來(lái)說(shuō)，升級(jí)后的Coding Plan提供了幾個(gè)套餐檔次。

最讓我感興趣的是那個(gè)“無(wú)憂版”，3.9元，請(qǐng)求次數(shù)不限量。

你沒(méi)看錯(cuò)，3塊9，不限量。

無(wú)論是讓學(xué)生黨跑實(shí)驗(yàn)，還是獨(dú)立開(kāi)發(fā)者做項(xiàng)目，這個(gè)價(jià)格基本上等于白送。

一天之內(nèi)讓AI幫你干多少活、發(fā)多少次請(qǐng)求，都不會(huì)再因?yàn)榇螖?shù)超標(biāo)被粗暴限流。

當(dāng)然我也好奇，不限量的話會(huì)不會(huì)被惡意刷爆？

官方文檔里提到了流控策略，用的是5小時(shí)滑動(dòng)窗口加周重置、月重置的多維度機(jī)制。

簡(jiǎn)單說(shuō)就是：你短期沖刺爆發(fā)可以，但長(zhǎng)期濫用不行。

這個(gè)設(shè)計(jì)挺聰明的，既保證了正常開(kāi)發(fā)者的使用體驗(yàn)，又防止了被薅羊毛的風(fēng)險(xiǎn)。

我自己實(shí)際跑了一個(gè)周末的項(xiàng)目重構(gòu)，大概發(fā)了三四百次請(qǐng)求，賬單顯示就是3.9元。

說(shuō)實(shí)話，在這個(gè)價(jià)格面前，我確實(shí)沒(méi)什么好糾結(jié)的了。

不再需要每次調(diào)用前都問(wèn)自己“這個(gè)問(wèn)題值不值得問(wèn)AI”，直接問(wèn)就完了。

隨便用就是很靠譜！只覺(jué)得，對(duì)開(kāi)發(fā)者的心智解放，可能比省下的錢(qián)更重要。

02多模型自由調(diào)度，才是這套方案的真正殺器

但光便宜是不夠的，模型不行，再便宜也是白搭。

Coding Plan讓我眼前一亮的第二個(gè)點(diǎn)，是它的模型陣容。

它不是一個(gè)固定模型的API，更像是個(gè)模型超市。

你買一個(gè)套餐，可以調(diào)用多款模型，在后臺(tái)點(diǎn)一下配置，1到3分鐘就能切換生效。

目前支持的模型陣容相當(dāng)能打。

首先是智譜最新發(fā)布的GLM-5.1，這款模型最近在AI圈子里討論度很高。

它最大的特點(diǎn)是能夠獨(dú)立完成長(zhǎng)達(dá)8小時(shí)的長(zhǎng)程自治任務(wù)，自主規(guī)劃、執(zhí)行、迭代，全程不需要人工接管。

有評(píng)測(cè)顯示GLM-5.1在SWE-Bench Pro測(cè)試中成績(jī)超越了GPT-5.4和Claude Opus 4.6，在Terminal-Bench 2.0等代碼評(píng)測(cè)中位列國(guó)產(chǎn)及開(kāi)源模型第一。

更夸張的是，有人用它在8小時(shí)內(nèi)構(gòu)建了一個(gè)完整的Linux桌面系統(tǒng)，執(zhí)行了超過(guò)1200個(gè)步驟，相當(dāng)于四名開(kāi)發(fā)人員一周的工作量。

平臺(tái)上自帶的零代碼精調(diào)、模型蒸餾、自有模型托管等等，讓非技術(shù)出身的開(kāi)發(fā)者，也能很清晰直觀知道需要干嘛。

甚至有種手把手教你做開(kāi)發(fā)、做模型調(diào)試的感覺(jué)。

還有阿里的Qwen3-Coder-Next。

這款模型走的是完全不同的路線——總參數(shù)80B，但每次推理只激活3B參數(shù)。

這是MoE（混合專家）架構(gòu)的好處：模型很大很聰明，但跑起來(lái)很輕很快。

它的智能體編程性能可以媲美DeepSeek-V3.2、GLM-4.7等更大規(guī)模的開(kāi)源模型，推理成本卻僅為同等性能模型的5%到10%。

日常代碼補(bǔ)全和輕量調(diào)試，用它絕對(duì)是首選。

還有Qwen3.5-397B-A17B，一款原生視覺(jué)語(yǔ)言模型，覆蓋201種語(yǔ)言，在代碼生成、智能體推理與多模態(tài)理解方面表現(xiàn)卓越。

這套模型組合的含金量在于：不用在選一個(gè)最好的模型和承受高昂成本之間做取舍。

不知道用哪個(gè)模型的時(shí)候，還可以點(diǎn)左邊的模型測(cè)評(píng)，來(lái)對(duì)比一下效果。真的很貼心了。

我在實(shí)測(cè)中感受最深的不是某個(gè)模型有多強(qiáng)，而是切換的靈活性。

以前用其他平臺(tái)，想換個(gè)模型得重新配置、重新申請(qǐng)API Key、重新適配接口。

Coding Plan這邊，模型切換在后臺(tái)點(diǎn)一下就行，1到3分鐘生效，兼容OpenAI和Anthropic兩種協(xié)議。

這個(gè)體驗(yàn)上的差距，在頻繁切換模型做對(duì)比測(cè)試的時(shí)候尤其明顯。

03算力之外，Skills我也很期待

聊完了核心功能，我想再說(shuō)一個(gè)讓我覺(jué)得挺有意思的方向——Skills。

訊飛官方文檔里提到，近期他們將超擬人合成、OCR大模型、離線音頻轉(zhuǎn)寫(xiě)三個(gè)AI能力打包成了Skill。

這就意味著，我不僅能用Coding Plan來(lái)寫(xiě)代碼，還能讓代碼調(diào)用這些能力來(lái)做更復(fù)雜的事情。

就好比說(shuō)，可以用OCR大模型讓AI自動(dòng)讀一張發(fā)票、識(shí)別表格，再整理成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，省去手動(dòng)錄入的繁瑣。

可以用離線音頻轉(zhuǎn)寫(xiě)把一段會(huì)議錄音轉(zhuǎn)寫(xiě)成紀(jì)要，甚至自動(dòng)提煉重點(diǎn)。

也可以用超擬人合成讓AI直接開(kāi)口說(shuō)話，生成帶情緒的語(yǔ)音回復(fù)。

這三個(gè)Skill只是開(kāi)始。

如果訊飛持續(xù)把更多能力打包成可調(diào)用的Skill，Coding Plan就不只是一個(gè)AI編程工具了，它會(huì)變成一個(gè)能力集成的平臺(tái)。

代碼不僅能調(diào)用大模型來(lái)生成代碼，還能調(diào)用各種AI能力來(lái)完成任務(wù)。

這中間的想象空間很大。

還有個(gè)關(guān)鍵的細(xì)節(jié)：Coding Plan的禮品卡不僅可以抵扣API費(fèi)用，還能抵扣模型精調(diào)訓(xùn)練的費(fèi)用。

如果想微調(diào)一個(gè)定制模型，這些權(quán)益是可以繼續(xù)使用的。

對(duì)于有定制化需求的開(kāi)發(fā)者和企業(yè)來(lái)說(shuō)，這算是一個(gè)不小的加分項(xiàng)。

以后養(yǎng)蝦更自由，我的蝦還能“聽(tīng)、說(shuō)、看”了！

04從OpenClaw到Cursor，配置過(guò)程比我想的簡(jiǎn)單太多

說(shuō)了這么多好處，你可能想問(wèn)：這東西配置起來(lái)麻煩嗎？

我的回答是：比你想象的要簡(jiǎn)單得多。

訊飛官方提供了很詳細(xì)的配置文檔，支持的主流工具包括OpenClaw、Claude Code、Cursor和OpenCode。

我重點(diǎn)試了OpenClaw和Cursor，這兩個(gè)是我日常用得最多的。

先說(shuō)OpenClaw。

配置只需要在~/.openclaw/openclaw.json文件里添加一段配置，把baseUrl設(shè)成https://maas-coding-api.cn-huabei-1.xf-yun.com/v2，填上你的API Key，model設(shè)成astron-code-latest就行了。

整個(gè)過(guò)程五分鐘搞定，然后你就可以在OpenClaw里直接調(diào)用Coding Plan的模型了。

再說(shuō)Cursor。

配置入口是Ctrl+Shift+J，搜索Models，在Override OpenAI Base URL那里填上同一個(gè)地址，API Key填上，模型選astron-code-latest。更簡(jiǎn)單，兩三分鐘的事。

Claude Code的配置稍微多兩步，需要在~/.claude/settings.json里設(shè)置ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_BASE_URL，但本質(zhì)上也是改幾個(gè)環(huán)境變量的事。

配置文檔里有一個(gè)細(xì)節(jié)讓我挺喜歡的：

API Key是套餐專用的，每個(gè)套餐對(duì)應(yīng)一個(gè)獨(dú)立的API Key，只用于Coding Plan接口。這個(gè)設(shè)計(jì)的好處是隔離清晰，不會(huì)和你其他業(yè)務(wù)的API混在一起，管理起來(lái)更省心。

當(dāng)然配置文檔里也提到了一些注意事項(xiàng)。

比如模型切換后需要1-3分鐘生效，不是秒級(jí)生效的，這點(diǎn)在做實(shí)時(shí)測(cè)試的時(shí)候要注意。另外Coding Plan屬于訂閱產(chǎn)品，不支持退款。這些在官方文檔里都寫(xiě)得很清楚，不是什么隱藏坑，但提前知道總比事后發(fā)現(xiàn)要好。

整體來(lái)說(shuō)，配置過(guò)程比我預(yù)想的順暢。兼容主流工具的配置模板基本上就是復(fù)制粘貼的事，不用從頭摸索。

05AI編程的下一站，是“隨便用”還是“用得更聰明”

寫(xiě)了這么多，我想回到一個(gè)更根本的問(wèn)題：AI編程工具到底應(yīng)該怎么進(jìn)化？

多模型自由調(diào)度，解決的是工具鏈割裂。兼容主流工具的配置模板，解決的是接入門(mén)檻。

這些都不是什么驚天動(dòng)地的技術(shù)創(chuàng)新，但每一條都切中了開(kāi)發(fā)者的真實(shí)痛點(diǎn)。

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而且訊飛這次選擇了一個(gè)很有意思的時(shí)間點(diǎn)。

2026年初，星火X2大模型剛剛發(fā)布，采用293B MoE稀疏架構(gòu)，推理性能相比X1.5提升了50%，在數(shù)學(xué)、推理、語(yǔ)言理解、智能體等能力上對(duì)標(biāo)國(guó)際頂尖模型水平。

更關(guān)鍵的是，星火X2是基于全國(guó)產(chǎn)算力訓(xùn)練的，訓(xùn)練效率對(duì)標(biāo)A100已經(jīng)優(yōu)化到了85%到95%以上。這個(gè)技術(shù)底座的升級(jí)，為Coding Plan提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。

所以我對(duì)訊飛Coding Plan的判斷是：它可能不是跑分最高的那個(gè)，但它可能是目前最懂開(kāi)發(fā)者真實(shí)處境的那一個(gè)。

在一個(gè)“卷模型”卷到天花板的時(shí)代，回歸到開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)本身，解決那些讓人頭疼的實(shí)際問(wèn)題，可能才是更有價(jià)值的差異化方向。

對(duì)于學(xué)生和獨(dú)立開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，3.9元的門(mén)檻幾乎為零，完全可以當(dāng)作日常開(kāi)發(fā)的標(biāo)配工具來(lái)用。對(duì)于企業(yè)用戶來(lái)說(shuō)，多模型自由調(diào)度的靈活性，加上支持模型精調(diào)的能力，也能滿足更復(fù)雜的需求。

2026年的AI編程工具市場(chǎng)，已經(jīng)從“有沒(méi)有”進(jìn)入了“好不好用、劃不劃算”的階段。

在這個(gè)階段，誰(shuí)能讓開(kāi)發(fā)者用得放心、用得痛快、用得沒(méi)有后顧之憂，誰(shuí)就能真正贏得市場(chǎng)。

從這個(gè)角度看，訊飛這顆定心丸，來(lái)得正是時(shí)候。