Arsenal Topic
模型选择
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核心洞见
群友实测把规划与执行拆开：由 Claude 设计方案、监工和补漏洞，让额度更充足的 Codex 在服务器执行，项目可在几分钟内跑完。
群友实测可用 WorkBuddy 开发并直接上架小程序，但注册审核仍要去微信公众平台完成。
一位群友实测称，Grok连续运行近两天仅消耗15%额度，并在三天内解决了Codex卡住半个月的问题。
群友复盘 AI 编程项目失控：当代码由大量生成内容叠加而成、又没有实时构建依赖关系图时，接手和重构会像维护陌生的屎山代码，连运行路径都难以掌握。
AI 成本是订阅、token、网络、账号、硬件和时间的总和，不能只看月费。
多 Agent 和复杂工作流会显著提高 token 消耗，需要用门禁、缓存和任务拆分控制成本。
国产模型在很多普通业务里已经够用，但多模态和复杂工程仍要按场景实测。
长期做 AI 应把电脑、内存、网络和本地模型环境视为生产资料投资。
模型选择正在从能力崇拜转向性价比、可用性和接入便利性的综合权衡。
有商业订单时应优先购买稳定能力，没商业回报时才需要精细控制模型成本。
免费或灰色通道适合试用，不适合作为长期生产基础设施。
平台型工具的竞争力来自模型、工作流、远程能力和生态入口的组合。