mirror of
https://github.com/Nezumi-2711/9router.git
synced 2026-09-22 20:00:47 +00:00
463 lines
8.7 KiB
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8.7 KiB
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# 低价提供商 - 超低价备用
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订阅配额耗尽时,只花几分钱而不是几美元。比 ChatGPT API 便宜 ~90%!
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## 概览
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低价层提供商是订阅配额耗尽时的 **备用**:
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- 💰 **GLM-4.7** - 每 1M tokens $0.6/$2.2(每日重置)
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- 💰 **MiniMax M2.1** - 每 1M tokens $0.2/$1.0(5h 重置)
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- 💰 **Kimi K2** - $9/月固定(10M tokens)
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**策略:** 在订阅配额用完后、免费层之前使用。相比 ChatGPT API(每 1M $20),省钱巨大。
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## GLM-4.7(每日重置)
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### 价格
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| 套餐 | 输入 | 输出 | 重置 |
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|------|-------|--------|-------|
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| 标准 | $0.60/1M | $2.20/1M | 每日 10:00 AM |
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| Coding Plan | $0.60/1M | $2.20/1M | 每日 10:00 AM(3× 配额) |
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**成本示例(10M tokens):**
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- 输入: 10M × $0.60 = $6
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- 输出: 10M × $2.20 = $22
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- **合计: $6-22**,而 ChatGPT API 需 $200!
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### 设置
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**步骤 1:注册**
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1. 访问 [Zhipu AI](https://open.bigmodel.cn/)
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2. 创建账户(手机验证)
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3. 选择 **Coding Plan**,相同价格下 3× 配额
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**步骤 2:获取 API Key**
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```bash
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仪表盘 → API Keys → 创建新 Key
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→ 复制 API key(以 "zhipu-" 开头)
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```
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**步骤 3:添加到 9Router**
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```bash
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9router
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# 仪表盘 → 提供商 → 添加 API Key
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Provider: glm
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API Key: zhipu-your-api-key-here
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```
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**步骤 4:在 CLI 中使用**
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```
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Model: glm/glm-4.7
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glm/glm-4.6v (vision)
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```
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### 可用模型
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| 模型 ID | 描述 | 上下文 | 最佳场景 |
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|----------|-------------|---------|----------|
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| `glm/glm-4.7` | GLM 4.7 | 128K | 编码、通用任务 |
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| `glm/glm-4.6v` | GLM 4.6V Vision | 128K | 图像分析 |
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### 专业建议
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- **Coding Plan** - 相同价格下 3× 配额($0.6/$2.2)
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- **每日重置** - 每天北京时间 10:00 AM 重置
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- **编码首选** - 针对代码生成优化
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- **128K 上下文** - 可处理大文件
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### 配额重置
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```
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每日重置: 北京时间 10:00 AM(UTC+8)
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→ UTC 02:00
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→ PST 前一天 18:00
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→ EST 前一天 21:00
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围绕重置时间规划重任务!
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```
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## MiniMax M2.1(5 小时重置)
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### 价格
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| 套餐 | 输入 | 输出 | 重置 |
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|------|-------|--------|-------|
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| 标准 | $0.20/1M | $1.00/1M | 5 小时滚动 |
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**成本示例(10M tokens):**
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- 输入: 10M × $0.20 = $2
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- 输出: 10M × $1.00 = $10
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- **合计: $2-10** - 最便宜的选择!
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### 设置
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**步骤 1:注册**
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1. 访问 [MiniMax](https://www.minimax.io/)
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2. 创建账户
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3. 验证邮箱/手机
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**步骤 2:获取 API Key**
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```bash
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仪表盘 → API Management → Create Key
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→ 复制 API key
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```
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**步骤 3:添加到 9Router**
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```bash
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9router
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# 仪表盘 → 提供商 → 添加 API Key
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Provider: minimax
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API Key: your-minimax-api-key
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```
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**步骤 4:在 CLI 中使用**
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```
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Model: minimax/MiniMax-M2.1
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```
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### 可用模型
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| 模型 ID | 描述 | 上下文 | 最佳场景 |
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|----------|-------------|---------|----------|
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| `minimax/MiniMax-M2.1` | MiniMax M2.1 | 1M tokens | 长上下文、编码 |
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### 专业建议
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- **最便宜的选择** - 输入每 1M $0.20(比 ChatGPT 便宜 90%)
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- **5 小时滚动** - 每 5 小时配额重置
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- **1M 上下文** - 超大上下文窗口
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- **处理整个代码库** - 适合大文件
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### 配额重置
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```
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5 小时滚动窗口:
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→ 使用配额 → 等待 5 小时 → 配额刷新
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示例:
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10:00 AM - 使用 5M tokens
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3:00 PM - 配额刷新
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8:00 PM - 配额刷新
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24/7 编码,成本极低!
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```
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## Kimi K2(固定 $9/月)
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### 价格
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| 套餐 | 月费 | 包含 Tokens | 折合成本 |
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|------|--------------|-----------------|----------------|
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| 订阅 | $9 | 10M tokens | $0.90/1M |
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**成本示例:**
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- $9/月固定
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- 包含 10M tokens
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- **折合: $0.90/1M** - 持续使用的最佳性价比!
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### 设置
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**步骤 1:订阅**
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1. 访问 [Moonshot AI](https://platform.moonshot.ai/)
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2. 创建账户
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3. 订阅 $9/月套餐
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**步骤 2:获取 API Key**
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```bash
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仪表盘 → API Keys → 创建新 Key
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→ 复制 API key
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```
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||
**步骤 3:添加到 9Router**
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```bash
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9router
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# 仪表盘 → 提供商 → 添加 API Key
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Provider: kimi
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API Key: your-kimi-api-key
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```
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**步骤 4:在 CLI 中使用**
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```
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Model: kimi/kimi-latest
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```
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### 可用模型
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| 模型 ID | 描述 | 上下文 | 最佳场景 |
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|----------|-------------|---------|----------|
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| `kimi/kimi-latest` | Kimi Latest | 200K | 通用编码 |
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### 专业建议
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- **固定成本** - $9/月,不限用量(最多 10M)
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- **稳定使用最佳** - 若每月用 10M,折合 $0.90/1M
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- **每月重置** - 10M tokens 每月重置
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- **可预测账单** - 无意外费用
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### 配额重置
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```
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每月重置: 每月 1 日
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→ 10M tokens 刷新
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每月用量示例:
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第 1 周: 3M tokens
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第 2 周: 2M tokens
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第 3 周: 3M tokens
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第 4 周: 2M tokens
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合计: 10M tokens = $9 固定
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```
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## 价格对比
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| 提供商 | 输入/1M | 输出/1M | 重置 | 10M 成本 | 最佳场景 |
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|----------|----------|-----------|-------|----------|----------|
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| **GLM-4.7** | $0.60 | $2.20 | 每日 10AM | $6-22 | 每日配额用户 |
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| **MiniMax M2.1** | $0.20 | $1.00 | 5 小时 | $2-10 | **最便宜!** |
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| **Kimi K2** | $0.90 | $0.90 | 每月 | **$9 固定** | 稳定使用 |
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| ChatGPT API | $20.00 | $20.00 | 无 | $200 | ❌ 昂贵 |
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**节省:** 比 ChatGPT API 便宜 90-95%!
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## 使用示例
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### Cursor IDE 设置
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```
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Settings → Models → Advanced:
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OpenAI API Base URL: http://localhost:20128/v1
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OpenAI API Key: [从 9router 仪表盘获取]
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Model: glm/glm-4.7
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```
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### 创建组合(推荐)
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```
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仪表盘 → 组合 → 新建
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名称: cheap-backup
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模型:
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1. cc/claude-opus-4-5 (订阅主力)
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2. glm/glm-4.7 (低价备用, 每日重置)
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3. minimax/MiniMax-M2.1 (最便宜的回退)
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4. if/kimi-k2-thinking (免费应急)
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CLI 中使用: cheap-backup
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```
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**结果:** 订阅 → 低价 → 最便宜 → 免费
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## 成本优化
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### 策略 1:每日重置例程
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早上(10AM): 全新 GLM 配额
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→ 用 GLM 处理重任务
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→ 节省订阅配额
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下午: 订阅配额
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→ 用 Claude/Codex 处理复杂任务
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晚上: MiniMax(5h 重置)
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→ 深夜的低价备用
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夜里: 免费层(iFlow)
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→ 零成本应急备用
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```
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### 策略 2:预算优先
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```
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设置月预算: $20
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分配:
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- $9 Kimi K2(10M tokens 固定)
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- $6 GLM 每日配额(10M tokens)
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- $5 MiniMax 溢出(25M tokens)
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合计: $20 拿到 45M tokens
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而 ChatGPT API 同样的钱只能拿 1M tokens!
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```
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### 策略 3:订阅优先最大化
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```
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优先级:
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1. Gemini CLI(每月免费 180K)
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2. Claude Code(已付费订阅)
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3. GLM-4.7(低价备用,每 1M $0.6)
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4. MiniMax M2.1(最便宜,每 1M $0.2)
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5. iFlow(免费应急)
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月成本示例(100M tokens):
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- 60M 通过 Gemini CLI: $0(免费)
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- 30M 通过 Claude Code: $0(订阅)
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- 8M 通过 GLM: $4.80
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- 2M 通过 MiniMax: $0.40
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合计: $5.20/月!
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```
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## 真实案例
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### 案例 1:重度编码月(100M tokens)
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```
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分解:
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- 60M 通过订阅(Claude/Codex): 无额外费用
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- 30M 通过 GLM-4.7: $18
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- 10M 通过 MiniMax M2.1: $2
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合计: $20/月
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而 ChatGPT API 需 $2000!
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节省: 便宜 99%!
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```
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### 案例 2:预算编码者($10/月)
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```
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策略:
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- $9 Kimi K2(10M tokens)
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- $1 MiniMax 溢出(5M tokens)
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合计: $10 拿到 15M tokens
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而 ChatGPT API 同样的钱只能拿 0.5M tokens!
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多 30 倍 tokens!
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```
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### 案例 3:自由职业(用量浮动)
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```
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清淡月(20M tokens):
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- 15M 通过订阅: $0
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- 5M 通过 GLM: $3
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合计: $3
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繁忙月(150M tokens):
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- 60M 通过订阅: $0
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- 60M 通过 GLM: $36
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- 30M 通过 MiniMax: $6
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合计: $42
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平均: $22.50/月
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而 ChatGPT API 需 $3400!
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## 最佳实践
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### 1. 跟踪每日配额
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```
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仪表盘显示:
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- GLM 配额: 已用 75%(6h 后重置)
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- MiniMax 配额: 已用 50%(2h 后重置)
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- Kimi 配额: 已用 8M/10M(15 天后重置)
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围绕重置时间规划重任务!
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```
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### 2. 使用 Coding Plan(GLM)
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```
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标准: 1× 配额
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Coding Plan: 3× 配额(同价!)
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→ 永远选 Coding Plan
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```
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### 3. 结合免费层
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组合:
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1. gc/gemini-3-flash(免费主力)
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2. glm/glm-4.7(低价备用)
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3. minimax/MiniMax-M2.1(最便宜)
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4. if/kimi-k2-thinking(免费应急)
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结果: 最小化成本,最大化在线
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```
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### 4. 设置预算告警
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```
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仪表盘 → 设置 → 预算告警
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每日: $2 上限
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每周: $10 上限
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每月: $30 上限
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→ 达到上限时自动切换到免费层
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```
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## 故障排除
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### "Quota exhausted"
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**方案:**
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- GLM: 等到北京时间 10:00 AM
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- MiniMax: 从首次使用起等 5 小时
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- Kimi: 等到下月 1 日
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- 使用组合回退到免费层
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### "API key invalid"
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**方案:**
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- 检查 API key 是否复制正确
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- 确认账户有余额
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- 必要时重新生成 API key
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### "High costs"
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**方案:**
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- 在仪表盘查看使用统计
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- 设置预算告警
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- 切换到 MiniMax(每 1M $0.2 最便宜)
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- 非关键任务用免费层
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## 下一步
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- **添加免费回退:** [免费提供商](./free.md)
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- **设置订阅:** [订阅型提供商](./subscription.md)
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- **创建组合:** 仪表盘 → 组合 → 新建
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