摘要：
MiMo 展示非高峰时段 0.8 倍系数。简化理解，在其他条件不变时，原本计费 100 单位的调用可按约 80 单位计算，但最终扣费仍应通过账户记录验证。 非紧急的摘要、测试和批量分析可以安排到优惠时段；线上故障不应为了节省额度而延迟处理。时段优惠是一种调度工具，不是固定赠送的 Token。 具体时 阅读全文
posted @ 2026-07-23 16:14
MonkeyCode
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摘要：
MiMo Max 为 ¥659/月，标称 820 亿 Credits。按网关实测约 30.49 Credits/Token 换算，理论规模约 26.9 亿 Token。 这个换算方便理解套餐大小，却不能当成固定输出量。模型、时段和调用结构都会改变实际消耗。它更适合明确需要 MiMo 自研模型生态、并 阅读全文
posted @ 2026-07-23 15:29
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摘要：
WorkBuddy 的模型系数会改变同一 Credit 能支持的理论 Token。GLM-5.2 下旗舰档约为 29.05 亿 Token；切换更轻量模型时理论容量会明显上升。 可以让轻量模型处理格式整理、简单测试和批量摘要，把高能力模型留给跨模块设计与复杂故障。模型选择既是成本管理，也是质量管理， 阅读全文
posted @ 2026-07-23 15:28
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摘要：
WorkBuddy 旗舰版为 ¥700、50,000 Credits。经验公式是：Credit = Token 费用 + 步价费 + 工具费，其中 Token 费用 = (cacheWrite + output) × 模型系数 / 4223。 在 GLM-5.2 下，1 Credit 约对应 58, 阅读全文
posted @ 2026-07-23 15:26
MonkeyCode
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摘要：
5 小时窗口控制短时峰值，7 天窗口影响一周内的累计使用节奏。连续启动大量项目 Agent 时，短窗口可能先达到限制；即使稍后恢复，周窗口仍会约束后续用量。 实操上可以把紧急修复、批量测试和长时间重构分开，在大任务前检查剩余窗口，并为不可预测的返工保留余量。 本文不扩展原始资料未披露的具体阈值。 阅读全文
posted @ 2026-07-23 14:49
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Codex 个人 7 日样本记录了 36,742 次请求：输入 1.87 亿、输出 1260 万、缓存读取 26.99 亿，总计 28.98 亿 Token。按该样本外推，月总量约 100 亿。 缓存读取远高于输入和输出，反映终端 Agent 持续复用项目上下文的特点。它适合已经深度使用 OpenA 阅读全文
posted @ 2026-07-23 12:21
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摘要：
统一 Token 池让不同模型共享一份余额，用户无需分别购买额度，可以根据任务在基础、专业和旗舰模型之间切换。这能减少余额闲置，也让路由更灵活。 缺点是高消耗模型和长上下文任务会迅速占用公共资源；含缓存统计又可能让用户难以定位消耗来源。建议给高端模型设置使用边界，并按任务类型记录余额变化。 统一池不 阅读全文
posted @ 2026-07-23 12:20
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MonkeyCode 旗舰版为 ¥499/月，展示每日 3 亿 Token，按 30 天折算上限为 90 亿；同时提供 3 个并发任务与 2C/8G 云开发环境。 它更适合需要浏览器直接开发、频繁切换模型、依赖云端环境或评估团队统一入口的用户。需要注意的是，90 亿属于含缓存总 Token，所有模型 阅读全文
posted @ 2026-07-23 12:19
MonkeyCode
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摘要：
滚动窗口按照最近数小时或数天统计资源，而不是只在月底统一结算。Codex Pro 20x 同时受到 5 小时与 7 天滚动窗口影响。 即使月度理论总量很大，短时间集中启动多个 Agent 仍可能触发限制。用户可以把批量任务分散到不同时段，在大型重构前保留窗口余量，并同时记录小时、周和月三个层级的使用 阅读全文
posted @ 2026-07-23 11:45
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摘要：
Agent 不只是生成文字，它可能读取文件、搜索依赖、运行命令、修改代码并再次验证。每个步骤都需要模型推理或基础设施资源。 WorkBuddy 经验公式中的步价约为步数 × 4.5 Credits；Qoder 还把工具调用单独计入公式。降低消耗的方法包括一次写清目标和验收条件、限制无关目录、减少重复 阅读全文
posted @ 2026-07-23 11:41
MonkeyCode
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