五层架构

从终端敲下一句话到最后一个字回到屏幕上，中间发生的所有事情，就是一个 Agent 的完整骨架：跟着一条消息从头走到尾，就能拉出它背后的整条链路。

消息接收、平台适配、会话管理、上下文组装、记忆注入、技能发现、流式执行、工具调用、上下文压缩、子 Agent 分发、错误恢复与凭证轮换、状态持久化

在终端执行 hermes 启动新会话，输入：

帮我搜集今天的热点新闻  
每条新闻要分类(科技、财经、社会、国际等)  
并附上简要分析和总结

这背后包含：搜索热点、分类判断、简要分析、格式化输出。过程涉及多轮工具调用（web_search 搜新闻、web_extract 提取详情）、信息整合、分类归纳。如果来源和数据量都大，还可能需要拆分子任务并行搜集。

Hermes Agent 是怎样把这些事串起来的？先从整体架构讲起。

• 入口层：CLI + 二十多个消息平台适配器（飞书、钉钉、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、iMessage、Email、SMS……）
• 网关层：GatewayRunner 常驻进程，管理连接、会话生命周期、斜杠命令
• 执行层：AIAgent（run_agent.py），组装上下文、调模型、跑工具、处理错误，是整个项目的心脏
• 扩展层：工具注册中心、技能系统、子 Agent 委托、MCP 客户端、8 个外部记忆 Provider
• 存储层：SQLite + FTS5、MEMORY.md / USER.md、Skills 目录、config.yaml、.env

一条消息的完整路径：

终端输入 → CLI 解析 → 会话加载 → 上下文组装 → 模型推理 → 工具执行 → 流式输出 → 状态落盘

接下来逐层拆解。

一、适配器模式的内外统一

终端是最直接的入口，但 Hermes 支持 20+ 平台，每个平台消息格式都不同：Telegram 长轮询、Slack WebSocket、Email IMAP、SMS HTTP Webhook。

Hermes 为每个平台写了一个适配器，全部继承自 BasePlatformAdapter。

普通人如何构建AI项目认知框架：从焦虑到体系的系统学习路径

本文希望探讨一个很现实的问题：在 AI 热潮越来越猛的当下，普通人究竟该怎样进入 AI 行业？

如果你最近也在为此焦虑、内耗，对学什么、怎么开始感到迷茫，这篇文章应该会为你提供一个清晰的思路。

如今焦虑的人越来越多，尤其是企业管理者与程序员。对他们而言，AI 的发展速度已经快到让人难以判断自己当前所做之事一年后是否还有意义，焦虑带来的失眠与节奏混乱也随之而来。

从去年开始，整个 AI 世界可以用“乱花渐欲迷人眼”来形容：

1. 今天发布了一个 Manus，明天就会冒出一个 Lovart；
2. Cursor 还没被大家真正捂热，Claude Code 就已经成了 AI 编程领域事实上的新王者；
3. 上一秒还在讨论提示词怎么写，下一秒行业前辈就说 RAG 已经过时，并顺势抛出“上下文工程”；
4. 正感叹 Coze 竟然开源了，Google Nano Banana 又立刻刷爆了朋友圈；
5. 飞书发布会刚浓墨重彩地介绍完多维表格，钉钉马上跟进，强势推出 AI 表格；
6. OpenEvidence、Harvey 这类垂直 AI 项目的估值越来越高；
7. 紧接着 OpenClaw 爆火，掀起百虾大战，结果没多久 Hermes 又来了……

如果你只是一味地追逐这些热点，的确很容易陷入慌乱，因为你会产生一种错觉：

AI 世界的底层逻辑，似乎每天都在被彻底重写。

但坦诚地讲，很多人的焦虑并不是因为 AI 真有那么可怕，而是因为他们没有建立起自己的判断框架。

没有框架，就只会被热点推着走：

1. 今天追 Manus，明天追 OpenClaw，后天再追 Hermes；
2. 今天学 Coze，明天学 Dify，后天又觉得是不是该 all in AI Coding。

折腾了一大圈，时间花出去了，脑子里的知识却仍然是碎片。于是，问题也就随之而来：

一个普通人如果真的想进入 AI 行业，到底应该怎么学？

什么该学，什么不该学？

什么方向更现实，什么方向只是徒有其表的热闹？

先说结论：普通人进入 AI 行业，主要的机会并不在算法岗，而在业务落地。

最近几个月，身边越来越多朋友开始用AI辅助写代码，甚至有人搞起了“养小龙虾”的副业。大家聊Agent时，话题往往不是它能帮我们做什么，而是——“今天又烧了多少钱”。贵，是大家最大的痛点。

尤其是像 OpenClaw 这类Agent工具，执行任务时不断规划、反思、调用工具，单次对话携带的上下文极其庞大，Token消耗往往是普通聊天的数倍甚至百倍。

国产大模型这两年的进步有目共睹：GLM、DeepSeek、Kimi、MiniMax、Qwen等旗舰模型层出不穷。但想每家都试试真实效果，就得一次次去注册、换Key、改接口，折腾一圈头都大了。

直到讯飞星辰上线了「Astron Coding Plan」，把这些模型打包成一个订阅套餐，按月付费，不再按Token算钱。

作为打工人，最关心的当然是性价比。打开套餐页面一看，真的惊了——竟然有 3.9元/月的套餐。

说真的，现在3.9元连一顿早餐都拿不下来。

我毫不犹豫就订阅了。

订阅地址：
https://maas.xfyun.cn/modelSquare?ch=MaaS-jg-kol-X3c8

固定月费，不再按Token计费。
套餐按请求次数结算：

• 无忧版：请求次数不限，有模型限制，一般任务完全够用。
• 专业版：每5小时1200次，每月约18,000次请求。
• 高效版：每5小时6000次，每月约90,000次请求。

用过Agent的朋友都知道，处理复杂任务时，反复推理、多轮工具调用，心里总要盘算这次又花了多少，还常忍不住敲 /cost 看一眼。Agent的Token消耗大约是普通聊天的100到1000倍，纯按Token付费，真的扛不住。

讯飞这个套餐，把计费单位从Token换成了调用次数，看似只是计价方式变了，实则让使用逻辑更清晰：你不再为那些看不见的海量Token焦虑，只需关注完成了多少次调用。对Agent这种“话痨”场景，简直太友好。

一个模型名，随时切换多款旗舰。
后台统一使用模型名 astron-code-latest，底层实际模型在讯飞星辰MaaS平台网页后台一键切换，1到3分钟即生效。目前支持的国内顶尖旗舰包括：

• GLM-5.1：智谱新一代旗舰基座，长程任务能力显著提升，可自主工作长达8小时，闭环交付工程级成果，整体表现对齐Claude Opus 4.6。如果你的需求是大型项目重构、复杂智能体搭建等高强度任务，GLM-5.1是Coding Plan里最值得优先上手的新成员。
• Qwen3-Coder-Next：专为编程智能体设计的高效混合专家（MoE）模型，总参数80B，激活参数仅3B，专注于长时程、多工具、可交互的真实编程任务。日常代码补全和轻量调试的首选。
• Qwen3.5-397B-A17B：原生视觉语言模型，覆盖201种语言，在代码生成、智能体推理与多模态理解方面表现卓越，尤其适合图文混合输入或多语言场景。
• Kimi-K2.5、MiniMax-M2.5 等。

兼容主流编程工具。
提供两套接口地址，覆盖当前两大标准：

# Anthropic 协议（适用于 Claude Code）  
https://maas-coding-api.cn-huabei-1.xf-yun.com/anthropic  
  
# OpenAI 协议（适用于 OpenClaw、Cursor 等）  
https://maas-coding-api.cn-huabei-1.xf-yun.com/v2

Claude Code、OpenClaw、Cursor、OpenCode……都已支持接入。

了解了基本信息，下面直接上实操，给大家准备了两个热门Agent的保姆级接入教程。

OpenClaw接入指南

首先安装OpenClaw。最好用一台备用机来折腾。

Windows用户，在终端执行：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

macOS用户，在终端执行：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

然后按提示完成配置，界面如下。

安装教程网上很多，这里不再赘述。打开后是下面的界面。

装好之后，配置模型。OpenClaw支持Web UI配置，个人更推荐这种方式，比直接改配置文件直观。终端输入：

openclaw dashboard

浏览器会自动弹出配置页面。

最近体验了钉钉悟空，上手后最直观的感受是：它非常适合内容创作者。和以往在办公软件中“塞”几个AI功能不同，悟空从底层就完全按照 Agent 的思路来设计。而在之前，我一直在使用飞书 Aily，也是一款 Agent 产品。深度使用后，最大的感触是，这两款产品走的是完全不同的路线。

悟空下载地址：https://wukong.dingtalk.com/

下面通过几个实测案例来详细说明。

小红书内容自动化

如果你在寻找更智能的小红书运营自动化方案，这个例子会很值得参考。

以往通过影刀等工具实现小红书自动发布，主要依赖模拟点击操作。现在悟空在 Agent 层面就能完成这类任务，并且配合信息收集能力，能够形成从搜集到输出的一体化闭环。

我试着让它收集小红书上近期热度较高的护肤品产品。

悟空会自行启动内置浏览器，前往小红书 APP 进行搜索，之后把搜索到的数据整理并汇总进钉钉表格。

把同样的需求交给飞书 Aily，会发现它无法调用本地浏览器登录小红书搜索信息。它只能在不同信息平台检索，比如新闻网站、头条等。

差距非常明显：悟空可以基于小红书上不同产品的热度进行信息采集，而飞书 Aily 则不行。虽然飞书 Aily 也能打开 AI 浏览器，

但经常卡在登录界面。当然，飞书其实可以通过接入 OpenClaw 来完成这个流程。这正是两者本质上的区别：一个是附加了 Agent 功能，另一个则自带 Agent 能力。

接着，我让悟空帮我发布一篇小红书笔记。它会打开小红书，按照指令操作相应界面，自动填充内容并完成发送。

定制化的信息收集流程

作为 AI 领域的博主，每天都需要搜集信息制作内容。于是我给悟空配置了一个 AI 新闻定时任务。

经过几次需求确认后，悟空开始创建定时任务。这里它并不是直接调用网络搜索，而是打开本地浏览器获取信息。

这就是悟空 CLI 能力的优势。因为信息是从网页上直接获取的，我也可以在网页上进一步操作。比如，我想获取“量子位”热门板块里的“热门文章”信息，就可以在定时任务中单独说明。

而且，收集到的信息还可以保存到本地电脑，用于后续其他用途。

高质量视频内容生成

悟空不仅内置了常用功能，技能市场也非常丰富。

我使用了“动画大师”技能，制作一个关于人口数量变化的动态视频。

下面是生成的视频效果。

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2026年热门AI编程工具实战测评：Cursor、Claude Code与GitHub Copilot如何选？

作为一个每天都泡在代码里的开发者，我最近逐一体验了市面上几乎所有主流的AI编程助手。不得不说，2026年的AI编程工具早已超越了简单的“代码补全”功能，正迅速蜕变为真正的智能编程搭档。

今天这篇文章，我将结合自己的真实使用感受，横向对比当下最火热的几款产品，帮你看清它们的优劣，找到最适合自己的那一款。

一、工具一览

工具	开发商	核心定位	月费
Cursor	Anysphere	原生AI IDE	$20起
Claude Code	Anthropic	终端式AI助手	含在Pro订阅中
GitHub Copilot	GitHub/Microsoft	IDE插件	$10起
Windsurf	Codeium	协作式AI编码	免费/付费
Trae	字节跳动	国产AI IDE	免费

二、Cursor：原生AI IDE的标杆

Cursor是我目前日常开发的主力。它基于VS Code的代码库进行了深度定制，AI能力全方位融入编辑器的每个角落。

核心优势：

• Composer模式：你可以直接用自然语言描述需求，AI便会为你生成完整的功能模块。
• 上下文理解：它能读懂整个项目的架构，不再局限于当前文件。
• Agent模式：AI可自主执行多步骤任务，比如“为这个项目添加用户认证体系”。

实际使用场景：

# 我对Cursor说："帮我写一个JWT认证的装饰器，要求支持token刷新"
# Cursor生成如下代码：
from functools import wraps
from flask import request, jsonify
import jwt
from datetime import datetime, timedelta

def jwt_required(f):
    @wraps(f)
    def decorated(*args, **kwargs):
        token = request.headers.get('Authorization')
        if not token:
            return jsonify({'message': 'Token缺失'}), 401
        
        try:
            data = jwt.decode(token, app.config['SECRET_KEY'], algorithms=['HS256'])
            current_user = User.query.get(data['user_id'])
        except:
            return jsonify({'message': 'Token无效'}), 401
        
        return f(current_user, *args, **kwargs)
    return decorated

缺点：

如今的开发者，最头疼的并不是写代码本身，而是该选用哪一款AI编程助手。Cursor月费20美元，Windsurf同样20美元，Claude Code走API计费模式，GitHub Copilot则定价19美元。每家都说自己是2026年的首席之选。我索性把四款工具全订了一个月，用同一批真实任务挨个测试，把所有贴身感受、踩过的坑和投入产出比都摊开来说。本文只解决一个问题：你究竟该为哪一个掏钱？

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一、快速决策参考：5秒直奔结论

你的开发者画像	直接选它
偏爱“顺滑IDE体验、AI辅助为主”的传统型开发者	Cursor
想要“AI自主接管大批量任务”的重度Agent用户	Claude Code
追捧“AI原生IDE + 跨文件自动协调”的现代派	Windsurf
已在VS Code扎根、只求强大补全与对话的稳健派	GitHub Copilot
团队需求多元 / 项目复杂 / 预算宽裕	Cursor + Claude Code 双开

90%的开发者，最优解藏在最后一行——它不是单选题，而是一道组合题。下文会详细拆解原因。

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二、四项工具的底层基因差异，先搞明白

很多对比评测上来就比跑分，那无异于耍流氓。先把定位上的天性差异理清楚，分数才有参照价值。

Cursor：AI增强的VS Code进化体

本质：基于VS Code分叉，并植入了一整套AI能力

核心能力：Composer多文件修改、Agent Mode自主执行、Tab智能补全、@引用

使用场景：你坐在IDE里敲代码，AI在旁随时协助

付费模式：月费20美元（Pro），200美元（Max）

Claude Code：终端原生的AI Agent

本质：它根本不是IDE——而是在命令行里运行的AI智能体

核心能力：自主阅读代码库、自主编写代码、自主跑测试、自主动手开PR

使用场景：你下达一句话指令，让它独立完成几十分钟乃至几小时的工作

付费模式：按API调用量计费，并与Claude订阅捆绑

Windsurf：AI原生编辑器

本质：从零设计的IDE，AI并非“插件”而是“骨架”

核心能力：Cascade多步代理、跨文件协调、自主错误恢复、自研SWE‑1.5模型快至13倍速度

使用场景：你与AI同屏打字，人机边界模糊

付费模式：月费20美元（Pro），200美元（Max）

GitHub Copilot：嵌入VS Code的AI助手

本质：VS Code插件，企业级稳定性的首选

核心能力：Tab补全、聊天、Agent Mode、Workspace模式

使用场景：已习惯VS Code流程、不愿更换IDE的稳健派

付费模式：个人版每月19美元，企业版另计

核心基因差异一览：

工具	AI处于哪个层次	你与AI的关系
Cursor	IDE内嵌	你主导，AI协助
Claude Code	终端Agent	AI主导，你审查
Windsurf	AI原生骨架	人与AI共生
Copilot	VS Code插件	AI是工具

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三、5项真实任务实测：30天使用体感全记录

任务A：为新React组件添加Tailwind样式

最日常的微任务。

2026 年 4 月 22 日，字节跳动旗下火山方舟的 Coding Plan 突然放出一项重磅更新。

MiniMax M2.7、Kimi K2.6、GLM-5.1——三款国产顶尖大模型当天同步上线，再加早已集结的豆包 Seed 系列、DeepSeek V3.2 等，方舟 Coding Plan 的编程模型库已拓展至 11 款主流选手。

更令人心动的是：Pro 订阅直接免费送上 ArkClaw——一键把 OpenClaw 部署到云端，获得一台专属 ECS 服务器，7×24 小时不间断运行，不再收取额外费用。

在阿里百炼和腾讯 TokenHub 还用自家模型“圈地”的时候，字节已经把全行业最优秀的模型全部接入到自己的平台中了。

这篇文章将帮你厘清三件事：方舟到底强在何处？和阿里、腾讯比谁更划算？怎么使用才最省钱？

🔥 一、三大全新模型解析：个个身怀绝技

MiniMax M2.7：Agent 领域的王者

MiniMax M2.7 的独特本领在于 自主搭建复杂的 Agent Harness。

它能够利用 Agent Teams、高级 Skills、工具调用等机制，独立完成高度复杂的生产力任务。通俗点说就是——你给出一个大目标，它就能自行拆解、调度和执行。

• 上下文窗口：200K
• 最大输出（含思维链）：128K
• 适用场景：多文件重构、跨服务联调、复杂工作流自动化

⚠️ 额度消耗相对更高，建议只用在关键难点上。

Kimi K2.6：长于深度思考

月之暗面出品的 K2.6，主打 强思考能力 + 多轮工具调用 + 推理。

算法题、复杂的业务逻辑、需要“深思熟虑后再动笔”的实现——这类场景正是它的专长。

• 上下文窗口：256K
• 最大输出（含思维链）：128K
• 适用场景：算法实现、复杂逻辑推理、多步代码生成

⚠️ 目前为尝鲜体验版，高峰期可能会限流，日常使用最好切换到更轻量的模型。

GLM-5.1：智谱的跨代旗舰

从 GLM-4.7 直接跃升到 5.1，智谱这一次完成了跨代升级。

九大平台横向对比
一张表格锁定最优选择
价格、模型调度、调用配额、刷新机制全方位拆解

导读： 相同的月费，不同平台提供的请求次数可以相差近10倍。这不是系统故障，而是背后计费逻辑的根本不同。本文汇集4月最新价格、模型阵容、配额上限、刷新机制以及实际使用体感，通过横向对比帮助你快速匹配自身需求。

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一、4月市场动态：九家平台无一平静

4月涨价概览

先将4月的变动呈现出来。

阿里悄然下线了Lite 40元档——3月20日停止新购，4月13日停止续费。
腾讯首月7.9元的新客优惠已于4月19日终止，且5月9日AI算力刊例价将再上调5%，公告已经示出。
智谱海外版价格突然翻倍，Reddit上涌现超过200条讨论，海外开发者开始摸索如何开通微信支付。
谷歌Antigravity在4月14日出现长达9小时的访问中断，付费用户的配额被锁定最长7天。

行业报道中冷静地写着：自4月18日起，阿里云、百度智能云的AI算力涨幅为5%至34%，腾讯云的模型服务最高涨幅达到456%。

而个人层面，3月因活动价格订阅了百度千帆与火山引擎Coding Plan，4月又因MiniMax M2.7的发布加入了Token Plan。就个人体验而言，M2.7确实响应迅速，但在处理复杂任务时仍明显弱于Claude 4.6/4.7和Gemini 3.1 Pro。

同时，还维持着Claude Pro和Google Ultra的订阅。Claude Opus 4.6/4.7固然强大，但费用高昂，经常一个复杂任务就将5小时窗口的额度全部耗尽，为此尝试了各种节省Token的手段（另文详述）。

结果是钱没有省下，反而被“5小时窗口”频繁卡住，带来双倍的焦虑。

那该怎么办？

按价格筛选？按模型排行榜选择？按口碑挑选？

都不准确。

真正的问题在于，首先要确认你最常用的集成开发环境（IDE），然后看那家平台的窗口额度能否支撑你完成一个完整的任务流程。

这篇文章的目的，就是把9家的细节逐一拆开，一个维度一个维度地进行对比。对比完成后，你只需对应自己的使用场景，选出一行即可。

先从一张汇总表开始。

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二、一张总表与一个反直觉结论：为什么差距接近10倍

总表与反直觉之处

先给出核心结论。Coding Plan的真实成本，从未体现在标价上，而在于你下次被限制时还需要等待多久。

1. 九家代表套餐速查总表

每家选出一个“代表档位”并列在一起。请重点关注最后一列“计费口径”——不同平台的“次”含义不同，不能直接横向对比数字大小。

厂商	代表套餐	月费	主力模型	5h 额度	计费口径
阿里百炼	Pro	¥200	Qwen3.6-Plus（Pro专属）	6,000 次	API 请求
腾讯 CodeBuddy	Pro	¥200	Hunyuan 2.0 Instruct	6,000 次	API 请求
火山方舟	Pro	¥200	Doubao-Seed-2.0（独占）	6,000 次	API 请求
字节 Trae	标准版	≈¥73（$10）	Doubao-Seed	按任务	SOLO 任务
MiniMax	Plus	¥49	M2.7	1,500 次	API 请求
智谱 GLM	Pro	¥149	GLM-5.1	400 次	Prompt
Kimi	Moderato	¥99	Kimi K2.5	4× 速率	速率制
Claude	Max 5x	≈¥725（$100）	Opus 4.7	≈225 次	Prompt
ChatGPT	Plus	≈¥145（$20）	GPT-5.4	受限	Prompt
Antigravity	Ultra	≈¥1812（$250）	Gemini 3.1 Pro	受限	任务制

计费口径说明： API请求 ≠ Prompt ≠ 任务。MiniMax的1,500次指的是API调用（一个复杂任务内部可能拆分成多次）；智谱的400次是完整的Prompt（一个任务视为1次）；Claude的≈45次是完整对话往返次数。直接比较数值好比用公里和英里比长短，下文会逐项拆解。

2026年的当下，人工智能已从锦上添花的辅助角色蜕变为不可或缺的刚需生产力。从简单的代码补全跃迁至独立完成整个项目开发，从文档撰写到文生视频，AI工具的能力经历了质的飞跃。

与此同时，各大厂商纷纷推出各具特色的编程专项计划（Coding Plan）与令牌计划（Token Plan），月费从几十元到数百元不等，让开发者眼花缭乱。更夸张的是，许多热门编程计划已如春运火车票一般，需要定好闹钟准点开抢。

本文将对国内外十余款主流AI工具的编程/令牌计划展开全方位深度比较，围绕性能、性价比、速度、用量、上下文、编码能力、Agent能力七个核心维度进行剖析，助你锁定最适合自己的那一款。

一、概念先行：解码Coding Plan与Token Plan

开始对比之前，先厘清这两个最容易被混淆的概念：

• 💻 Coding Plan（编程专项计划）：专为编码场景设计的订阅方案，一般按请求次数或时间窗口计费，并提供针对代码优化过的模型与功能，如代码补全、智能问答、代码重构等。
• 🎫 Token Plan（令牌计划）：按token消耗计费的通用订阅方案，能够调用平台所有模型（涵盖编程、多模态、语音等），灵活性更高，但在编程场景的专项优化上往往不如Coding Plan。

一句话概括：Coding Plan适合纯编码场景，性价比更突出；Token Plan适合跨场景混合使用，灵活性更强。

二、海外主流编程/令牌计划深度对比

1. Claude Code（Anthropic）

💰 价格：Pro $100/月，Max $200/月
🤖 核心模型：Claude Opus 4.6、Sonnet 4.6+
📊 用量限制：每5小时窗口限额（Pro约10-45条消息）
📚 上下文窗口：100万token
💪 编码能力：★★★★★（SWE-bench Verified得分80.8%，行业第一）
🤖 Agent能力：★★★★★（支持Agent Teams多智能体并行）
⚡ 速度：★★★☆☆（复杂任务稍慢，但交付质量最高）

✅ 核心优势：

• 复杂逻辑推理与bug修复能力无出其右，尤其适合大型项目重构与疑难杂症攻关
• 100万token上下文窗口足以一次性加载完整的大型代码库
• 支持多智能体协同工作，能将45分钟的工作压缩至约12分钟

❌ 短板：

• 国内封禁风险较高，近期还增设了身份验证，对国内用户极不友好
• 限速严格，高峰时段频频触发额度限制
• 价格不菲，重度使用成本高昂

2. Cursor（Anysphere）

💰 价格：Pro $40/月，Ultra $200/月
🤖 核心模型：Claude 4.5 Sonnet（默认），可切换GPT-4o、Gemini 3.1
📊 用量限制：Auto模式无限次，手动选择高端模型按Credit计费
📚 上下文窗口：200万token（Pro计划）
💪 编码能力：★★★★☆
🤖 Agent能力：★★★★☆（Composer模式支持8个Agent并行）
⚡ 速度：★★★★★（补全速度最快，几乎零延迟）

就在上个月，阿里云百炼平台毫无预兆地宣布 Lite 套餐全面停售，4月13日18点之后就连存量用户的续费通道也彻底关停，这波操作让不少开发者措手不及。不止阿里云，智谱GLM、百度千帆、火山方舟等主流厂商也都改成了每日限量的供应模式，每天上午10点准时开放购买，抢不到就等第二天。不过，当前国内仍有多个平台可以正常购买 Coding Plan，价格也很有竞争力。我把2026年4月最新的数据整理出来，看完你就能找到最适合自己的选择。

一、2026年4月真实价格一览

平台	套餐	价格	首月特惠	用量（每5小时）	还能买？
阿里云百炼	Pro	¥200/月	¥39.9	9万次/月	✅ 但只有Pro
火山方舟	Lite	¥40/月	¥8.91	~1200次	✅
	Pro	¥200/月	¥44.91	~6000次	✅
MiniMax	Starter	¥29/月	无	40 prompts	✅
	Plus	¥49/月	无	100 prompts	✅
	Max	¥119/月	无	300 prompts	✅
智谱GLM	Lite	¥49/月	无	80 prompts	✅ 每日10点抢
	Pro	¥149/月	无	400 prompts	✅
	Max	¥469/月	无	1600 prompts	✅
Kimi Code	Andante	¥49/月	7天免费	~300次	✅
	Moderato	¥99/月	7天免费	~4倍	✅
	Allegretto	¥199/月	7天免费	~20倍	✅
腾讯云	Lite	¥40/月	¥7.9	1200次	✅ 每日10点
	Pro	¥200/月	¥39.9	6000次	✅
百度千帆	Lite	¥40/月	¥7.9	1200次	⚠️ 库存紧张
	Pro	¥200/月	¥39.9	6000次	⚠️ 库存紧张

*数据采集自各平台2026年4月官方政策。用量计费单位各平台不同，prompts大致对应15‑20次API调用。