我在 WorkBuddy 上挂了一堆定时任务（automation）：A 股数据每天增量更新、盘前晨检、第二数据源交叉校验、波段策略每晚训练、社群选股池……前前后后 20 个左右。

这些任务一直在按 0.21x 的费率扣积分

。0.21x 是「快速档」，不贵，但对一个每天要跑十几个任务的人来说，积少成多是笔糊涂账——尤其是我发现客户端里明明就有倍率为 

把全部定时任务的模型从付费档换成免费模型

这件事听起来是一句话的事，结果中间踩了一个挺隐蔽的坑。这篇文章把这个坑和完整排查路径记下来。

第一，定时任务到底耗不耗积分？

这里有个特别容易混淆的地方：WorkBuddy 界面上有一句提示「后台任务不消耗积分」，很多人（包括我一开始）以为定时任务也不用钱。

——比如你让 Agent 跑一个长脚本，把它扔到后台执行的那种，它算在当前对话的计算里。而

定时自动化任务是独立执行、真扣积分的

第二，每个任务当前绑的是什么模型？

这块需要查本地库。automation 的配置存在：

C:\Users\tmichael\.workbuddy\workbuddy.db   →   automations 表

只读查询，千万别用 SQL 去写这张表

import sqlite3
con = sqlite3.connect(r'C:\Users\tmichael\.workbuddy\workbuddy.db')
cur = con.cursor()
for r in cur.execute('select name, model_id, deleted_at from automations'):
    print(r)

不显式指定模型时，定时任务默认落在快速档

——连最近新建的任务也一样。

第三，各模型的真实倍率是多少？

网上流传的倍率表经常过时。真实数据就是本机客户端缓存的那份配置：

他C:\Users\tmichael\.workbuddy\cache\acc-product-config-v3.json  →  models[] 里的 credits 字段

 注意一个长得几乎一样的陷阱：

两个名字都叫「Hy4 preview」，ID 只差一个 

，倍率一个是 0.29 一个是 0.00。

写错就直接从省钱变成多花钱。

 在 WorkBuddy 里对每个定时任务改模型。这里就是坑的位置——见下一节。

 改完必须回库里复核，而不是相信返回结果：

n = cur.execute(
    "select count(*) from automations where deleted_at is null and model_id=?",
    ('hy4-preview-f',)
).fetchone()[0]
print('已切换数量:', n)

19 个在用任务全部切成 hy4-preview-f

，另有 1 条 status 为 deleted 的旧任务跳过、1 条 id 字面值是 

 的历史遗留行（管理工具查不到它，调度也不认）保持原样。

坑一：参数名写错了，接口却返回「成功」

automation_update(id=..., mode="update", model="hy4-preview-f")

 但我习惯性地回库复核了一遍——

automation_update(id=..., mode="update", modelId="hy4-preview-f")   ← 对了

教训：静默忽略比报错危险得多。

 报错你会立刻去修；返回成功但没生效，你要是没复核就直接收工，19 个任务会全部维持原价跑下去，而你以为省了钱。这类「假成功」在操作配置项时尤其常见，

坑二：把两种「后台任务」当成一回事

前面提过，界面提示的「后台任务不消耗积分」和「定时自动化任务」是两套东西。我一开始据此推测自动化也是免费的，还差点写进给别人看的说明里——后来是用户拿实际账单把我纠正回来的。

教训：把推测写进结论之前，先找一个能证伪的证据

（账单、耗时、计数样例都行）。

。今天 0.00 的明天可能就是 0.29。

：留个回退备胎，并在例行任务里顺手核一眼倍率。我备的是 

（0.17x）——后者比原本的快速档还便宜，推理能力反而更强。

。换成的是免费模型，不代表它比原来的强——反过来，如果你拿这些任务跑深度推理，还应该有意识地往主力档上走。我的判断标准是：

。数据管道类任务（跑脚本、抓数据、校验）模型弱一点也不影响正确性，用便宜的稳赚；要多步推理、回测归因、策略结论的，省钱省成返工就不划算了。

# 只读！不要写这张表
import sqlite3
con = sqlite3.connect(r'C:\Users\tmichael\.workbuddy\workbuddy.db')
cur = con.cursor()
rows = list(cur.execute('select name, model_id, deleted_at from automations'))
alive = [r for r in rows if r[2] is None]
print('总行数', len(rows), '| 在用', len(alive))
from collections import Counter
print(Counter([r[1] for r in alive]))

import json
d = json.load(open(r'C:\Users\tmichael\.workbuddy\cache\acc-product-config-v3.json', encoding='utf-8'))
for m in d['models'][:20]:
    print(m['id'].ljust(24), m.get('credits'), '| maxIn=', m.get('maxInputTokens'))

补充：//免费模型每日有额度限制

本文为个人实测记录，倍率与模型清单以各家客户端实时显示为准。

#WorkBuddy#白嫖免费模型也是需要技巧的

本文所有命令、路径、倍率数字均来自本机实测（2026-09-17），可直接复现

开发工具

WorkBuddy定时任务默认绑定fast-model（0.21x倍率）扣积分，而hy4-preview-f免费模型（0.00x，1M上下文）可替代。修改时注意字段名必须为modelId而非model，否则接口返回成功但实际不生效。改后需回库验证，19个在用任务已全部切换，实现零成本运行，并建议定期核查模型倍率变动。

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