
原创 · 2026-07-09 更新 | #WorkBuddy #腾讯云 #省钱技巧
我用 WorkBuddy 快两个月了。它是我目前用下来最顺手的 AI 助手——能读文件、能跑代码、能操作本地工具,不像网页版 AI 那样“说完就忘”。但有一个问题一直困扰我:免费版(体验版)每月只有 500 积分。
500 积分听起来不少,实际用起来却很容易见底:
场景 | 积分消耗 |
|---|---|
一次深度分析报告 | 约 10–30 积分 |
一次多步骤任务(比如分析一只股票) | 约 15–40 积分 |
日常对话 + 文件操作 | 约 1–5 积分/轮 |
算下来,满打满算一个月只能认真用 30–50 次。对我来说完全不够——我每天都会用 WorkBuddy 处理一些事情,到月中积分就见底了。
有一天翻 WorkBuddy 的文档,发现它支持通过 Skill 机制接入外部大模型。也就是说:我可以让 WorkBuddy 的“工具调用能力”保留,但把“思考 / 写作 / 分析”这部分工作,交给一个更便宜的模型来干。既然都在腾讯云生态里,第一时间想到了腾讯混元大模型。
腾讯混元是腾讯云自研的大语言模型,关键是价格非常友好:
模型 | 输入价格(/1K tokens) | 适合场景 |
|---|---|---|
hunyuan-lite | ¥0.0008 | 简单对话、长文摘要、日常分析首选 |
hunyuan-standard | ¥0.001 | 代码辅助、中等复杂度分析 |
hunyuan-pro | ¥0.003 | 复杂推理、严谨场景 |
WorkBuddy 内置模型 | 约 5–15 积分/次 | |
什么概念?写一篇 3000 字的分析报告,token 消耗大概 8000,走混元的成本不到 一分钱。相比之下,走 WorkBuddy 内置模型做一次深度分析要花 10–30 积分,差距非常明显。 而且作为腾讯云用户,用混元还有额外优势:计费统一在腾讯云账户,只需一组与云账户绑定的 SecretId / SecretKey,不需要再开第三方付费订阅。
SecretId 和 SecretKey(记录好,不要泄露给他人)💡 混元新用户有免费调用额度,我用到现在一个多月,腾讯云账单显示混元 API 消费总共不到 ¥0.50。
WorkBuddy 支持通过 Skill 接入外部模型。我在 ~/.workbuddy/skills/tencent-hunyuan/ 目录下创建了以下两个文件:

图 ① — WorkBuddy 资源管理器中展开 tencent-hunyuan 技能目录,包含 SKILL.md 与 hunyuan_client.py
# tencent-hunyuan
腾讯混元大模型接入 Skill。
当用户需要深度分析、长文写作、多步骤推理时,
优先使用本 skill 调用混元模型,节省 WorkBuddy 积分。
## 使用方式
- 对话中说:"请用 hunyuan 分析一下 xxx"
- 命令行:python hunyuan_client.py "你的问题" --model hunyuan-lite
## 默认模型
| 模型 | 输入价格 | 适合场景 |
|-------------------|----------------|-------------|
| hunyuan-lite | ¥0.0008/1K | 日常分析首选 |
| hunyuan-standard | ¥0.001/1K | 代码辅助 |
| hunyuan-pro | ¥0.003/1K | 复杂推理 |
## 前置依赖
1. 腾讯云开通混元 API,获取 SecretId / SecretKey
2. pip install tencentcloud-sdk-python
3. 设置环境变量 TENCENT_SECRET_ID / TENCENT_SECRET_KEYimport os, argparse
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.hunyuan.v20230901 import hunyuan_client, models
class HunyuanClient:
"""腾讯混元大模型调用客户端。"""
def __init__(self, model="hunyuan-lite"):
self.secret_id = os.getenv("TENCENT_SECRET_ID")
self.secret_key = os.getenv("TENCENT_SECRET_KEY")
if not self.secret_id or not self.secret_key:
raise RuntimeError(
"未找到 TENCENT_SECRET_ID / TENCENT_SECRET_KEY 环境变量")
cred = credential.Credential(self.secret_id, self.secret_key)
http_profile = HttpProfile()
http_profile.endpoint = "hunyuan.tencentcloudapi.com"
client_profile = ClientProfile()
client_profile.httpProfile = http_profile
self.client = hunyuan_client.HunyuanClient(cred, "", client_profile)
self.model = model
def chat(self, prompt, model=None):
"""返回混元生成的文本内容。"""
req = models.ChatCompletionsRequest()
req.Model = model or self.model
req.Messages = [{"Role": "user", "Content": prompt}]
req.Stream = False
resp = self.client.ChatCompletions(req)
return resp.Choices[0].Message.Content
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description="腾讯混元命令行调用")
parser.add_argument("prompt")
parser.add_argument("--model", default="hunyuan-lite")
args = parser.parse_args()
c = HunyuanClient(model=args.model)
print(c.chat(args.prompt))⚠️ 注意:把 TENCENT_SECRET_ID 和 TENCENT_SECRET_KEY 加到环境变量里,不要在代码里硬编码。SDK 需要先安装:pip install tencentcloud-sdk-python。
在 WorkBuddy 对话里输入:
请用 tencent-hunyuan skill,让混元模型介绍一下自己

图 ② — 在 WorkBuddy 中输入调用指令后,混元正常返回自我介绍文字,证明 Skill 配置生效
如果返回了正常的自我介绍文字,说明配置成功了 ✅
配置好之后,建立了很简单的分流规则:
我在做什么 | 走哪个 |
|---|---|
问简单问题、日常对话 | WorkBuddy 原生(本身消耗低) |
让 AI 读文件、操作工具 | WorkBuddy 原生(混元没有本地工具能力) |
写长文、做深度分析 | 腾讯混元(省钱主力) |
多步骤推理任务 | 腾讯混元(消耗大户,必须分流) |
核心原则只有一句:“需要动文件、动工具的走 WorkBuddy,纯动脑子的走混元”。

图 ③ — 实战示例:用 hunyuan 进行股票深度分析,成本仅 ¥0.01(走 WB 原生需 15–30 积分)
指标 | 改造前 | 改造后 |
|---|---|---|
每月有效使用次数 | 30–50 次(受限于 500 积分) | 几乎无上限(按用量计费) |
一次深度报告成本 | 10–30 积分 | < ¥0.02 |
月度总花费 | 免费但不够用 | 约 ¥0.50–2.00 |
工具能力保留 | ✅ | ✅(WB 只做调度,思考交给混元) |
✅ 总结:通过 Skill 机制将“动脑子”的任务分流到腾讯混元,WorkBuddy 免费版的 500 积分可以全部留给需要本地工具能力的操作。一个月下来,混元账单通常不到一块钱,但使用体验和付费版几乎没有区别。
本文为个人使用体验分享,所有操作均在腾讯云生态内完成
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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