只是简单调试，还没进入正题我就消耗了2.38美元，是因为我让它去改配置文件了（改代码），我不是程序员，但我知道我想要什么，让小龙虾去帮我实现，龙虾真的可以动手干活了！
用免费的大模型，如豆包、deepseek、千问等，它们只能做做陪聊、写文案、查资料等，就算是程序员问写代码的事它能给出建议，但动手的还是我们自己啊，那就千万别养虾，那是浪费钱啊！
如果你是极客、程序员、数据分析师，或者有自动化办公需求：哪怕要花钱买 Token ，小龙虾也是值得的。因为它帮你省下的时间成本和人力成本，远远超过那几十块钱的 Token 费用。
做个类比：免费聊天是“问路”，小龙虾是“开车”。开车要烧油（Token），但能带你去更远的地方。
现在很多厂商推出了Coding Plan，Coding Plan 包月和直接调用 Token 的核心区别在于计费模式和成本确定性。简单来说，包月制就像是办了一张“无限畅饮”的会员卡，而按 Token 付费则像是每次都单点一杯饮料。。
直接调用token的计费方式： 费用 = 调用次数 × 每次消耗的 Token 数 × 单价
特点： 成本不固定，用得多花得多。你无法预知下一次复杂任务会消耗多少 Token，因此存在产生“天价账单”的风险。
适用场景： 企业级用户或需求不固定的场景，需要调用平台上百种不同的模型。
coding plan的计费方式： 支付固定月费，获得每月固定的请求额度（例如 18,000 次或 90,000 次）。
特点： 成本完全可控。无论你单次请求消耗多少 Token，只要在额度内，就不会产生额外费用。额度用完后服务会暂停，不会超支。
适用场景： 个人开发者、学生或重度 AI 编程工具用户，用于日常代码编写、调试和理解。
所以，对于普通人来说订包月套餐更划算一些。我果断入手了minimax coding plan 套餐。
那么国内国外这么多大模型我到底选择哪个比较合适呢？
国内
kimi-适合处理长文本，支持200万字上下文，学生、研究员之类可以丢论文给它处理
deepseek（深度求索）-适合逻辑性较强的工作如写代码，价格非常低，程序员、中小企业可以选它
智谱清言（GLM）-是开源和推理的“技术流”GLM-5性能对标国际顶尖，非常适合企业级部署
minimax-多模态与语音“六边形战士”，视频生成、语音合成、编程能力都很强，自媒体、设计师、口语练习等比较适合用
国外
GPT5.4-电脑操控之王，具备原生电脑使用能力，能像人一样操作鼠标键盘，且上下文长达100万token
claude4.5-逻辑推理之王，写高质量代码和修复复杂bug
gimini3.1-多模态与搜索之王，结合Google强大的搜索能力信息检索能力极强，适合舆情监控，竞品分析，全网信息的调研报告
coding plan还有一个好处就是多模型调用，这样我们就可以根据自己任务需求调用不同的模型了，并且不管用什么模型都从固定额度里扣，就是麻烦点需要了解支持哪些模型手动切换，告诉小龙虾“接下来这个某某任务用glm-5,那个某某任务用kimi-2.5”，但如果要求不是很高的话就无需切换如此频繁。
但有一个需要注意的地方就是上下文记忆问题，也就是我切换了模型了，它会遗失之前跟它对话的记忆。据说最新版openclaw2026.3.7版本内置了“上下文引擎插件借口”，支持记忆热插拔。所以要经常关注openclaw版本更新，以获取最新功能。或者说我们保存历史对话作为知识库喂给小龙虾。
有人因为小龙虾烧token太厉害以及安全问题不敢下场
也有人因为小龙虾的无限潜质All in，并开始布置小龙虾生态产品，做第一个吃螃蟹的人
AI工具变化太快了，可谓是日新月异，我们普通人要做的就是“用起来”，哪怕不学最新的工具就是打开豆包大模型跟它对话也是非常重要的。
AI能帮助我们把脑子里想法变为现实结果最快的工具了。
有了AI，面对问题的时候，不是想自己能不能解决，而是想自己想怎么解决？AI都能帮你规划路径，提供方案。自己动手做的话，能锻炼自己的能力，AI会像陪跑教练那样陪着我们直到解决问题为止。AI自己动手做的话，需要我们有更精准的判断，在脑子里非常清楚想要的是什么样子，训练它达到我们的要求。
不管用不用小龙虾，请现在打开大模型，豆包、deepseek、千问、元宝等等随便哪一个都可以，跟它开始对话吧。
