WorkBuddy 三档模式的积分消耗比较与选型参考

原创

用户12771112

发布于 2026-10-19 11:11:38

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——基于 2026 年 10 月客户端实际配置的量化分析

数据口径：三档系数与各模型倍率取自 WorkBuddy 客户端 2026 年 10 月 19 日实际下发的产品配置文件；三档定义见官方文档《模型配置》，套餐额度见《定价详情》。文中“单次积分”按“1 倍率 ≈ 1 积分/千 token”折算，为便于横向比较的估算值，不等同于账单原值，但各选项之间的比例关系与官方系数一致。

一、先弄清计费结构：档位与模型是并列的两层，不叠加

WorkBuddy 的积分按 token 用量与所调模型的单价计算，不按次数包干。模型选择器提供两套并列入口：顶部是三档通用模式——快速、均衡、极致，由系统在底层模型池中自动调度；下方是可手动指定的内置模型。两者是“选一个”的关系，不存在档位系数再乘模型倍率的叠加：选中项自带的系数就是最终扣费系数。本机配置显示，三档系数分别为 0.21、0.65、1.20；内置模型倍率自 0.00（Hy3、Step-5-Preview 两款免费模型）至 1.62（Kimi-K3）不等，首尾相差约 27 倍。

为使比较可度量，本文设定“标准任务”作为计量单位：单次请求输入约 3 万 token（含历史上下文与检索材料）、输出约 2 千 token，合计 3.2 万 token，单次积分 ≈ 倍率 × 32。另需强调：账单波动最大的变量往往不是档位，而是上下文长度——默认 200K 窗口、开启 Max 模式、在同一窗口反复追问，都会让每轮输入成倍放大，其影响足以抵消任何一次“省档”操作。

二、三档模式：0.21 / 0.65 / 1.20

模式	系数	相对快速	单次积分（估算）	4000 积分可跑次数	官方定位
快速	×0.21	1.00	6.7	约 595 次	简单明确的小任务，响应最快
均衡	×0.65	3.10	20.8	约 192 次	绝大多数日常任务，速度与质量兼顾
极致	×1.20	5.71	38.4	约 104 次	复杂任务，结果更稳定深入

表 1 三档模式积分总览（按标准任务 3.2 万 token 折算；“4000 积分”为标准版每月实得额度）

图 1 三档模式单次积分消耗对比

三档的间距并不均匀：均衡相对快速为 3.10 倍，极致相对均衡仅 1.85 倍。这意味着从快速升到均衡的代价最大，而从均衡升到极致的边际成本反而较低。选择策略因此明确：快速档只留给真正轻的任务；任务一旦需要完整结构、多步推理或跨文件操作，直接用均衡；需要反复核对、一次成型的高要求产出时，均衡升极致的 1.85 倍通常物有所值。按加量包 1000 积分 50 元折算，三档单次标准任务成本约 0.34 元、1.03 元、1.92 元。

三、内置模型：三条价格带，首尾相差 27 倍

模型	倍率	单次积分（估算）	定位与代表用途
GLM-5.3-Flash	×0.06	1.9	旗舰快速版，短问答与摘要
Space-Bunny	×0.08	2.6	匿名快模型，编码与多模态输入
DeepSeek-V4.1-Flash	×0.11	3.5	1M 上下文，长文档速读
DeepSeek-V4-Flash	×0.17	5.4	1M 上下文，长文档处理
MiniMax-M2.5	×0.18	5.8	轻量均衡，日常改写
GLM-4.6	×0.23	7.4	方案撰写、报告梳理、多步任务
MiniMax-M3	×0.25	8.0	代码与智能体任务
Hy4 preview	×0.29	9.3	混元旗舰，长文档与复杂工程
Kimi-K2.5	×0.45	14.4	长文档精读、多文件对比
DeepSeek-V4-Pro	×0.51	16.3	代码、数理与技术推理
GLM-5.3	×0.79	25.3	旗舰，复杂软件工程与长程任务
Kimi-K3	×1.62	51.8	长程自主任务、科研推理

表 2 内置模型倍率节选（完整清单另含 GLM-5.1／5.2 与 5.3 并列 ×0.79、GLM-5.0-Turbo ×0.95、GLM-5v-Turbo ×0.71、Kimi-K2.6 ×0.52、Kimi-K2.7-Code ×0.57、Kimi-K2.8-Preview ×0.77 等；Hy3 与 Step-5-Preview 为 ×0.00 免费模型）

图 2 内置模型积分倍率分布（虚线为三档系数参照）

内置付费模型大致分三条带。轻量带（0.20 及以下）：GLM-5.3-Flash、Space-Bunny、GLM-4.6V、DeepSeek-V4.1-Flash、DeepSeek-V4-Flash、MiniMax-M2.5，比“快速”档更便宜或相当，适合格式转换、摘要、短文改写与截图识别。主力带（0.23—0.60）：GLM-4.6、MiniMax-M3、MiniMax-M2.7、Hy4 preview、DeepSeek-V3.2、Kimi-K2.5、DeepSeek-V4-Pro、Kimi-K2.6、Kimi-K2.7-Code，是日常文档、数据分析与代码修改的实际主力。重载带（0.70 以上）：GLM-5v-Turbo、Kimi-K2.8-Preview、GLM-5.1／5.2／5.3、GLM-5.0-Turbo、Kimi-K3，服务长程任务与高难度推理。

两点细节值得记录。其一，GLM-5.1、5.2、5.3 并列 0.79，同代产品按能力定位而非版本号递增定价，升级不必然多花钱。其二，Kimi-K3 的 1.62 已高于“极致”档的 1.20——这正是档位的制度价值：以固定价格换取调度自由度，系统在档位内调用高价底层模型时，扣费仍按档位系数执行（此为依据配置结构作出的判断，官方未逐条公示）。另有 Hy3、Step-5-Preview 两款免费模型不耗积分，但有排队与额度限制，适合非紧急试跑。

四、矩阵分类对比

（一）任务复杂度 × 三档模式

任务层级	典型任务	快速（6.7）	均衡（20.8）	极致（38.4）
L1 单点	问答、改错字、格式转换	★ 首选	○ 可用（浪费）	✕ 明显浪费
L2 常规	总结、纪要、常规分析	△ 勉强	★ 首选	○ 可用
L3 复杂	多文件代码、方案策划、数据建模	✕ 能力不足	★ 首选	○ 按需升级
L4 长程	重构、交叉核对、深度研究	✕	△ 可用	★ 首选

表 3 任务复杂度与三档模式匹配矩阵（★ 首选；○ 可用；△ 勉强；✕ 不建议；括号内为单次积分估算）

（二）任务类型 × 推荐模型

任务类型	首选	单次积分	备选与说明
公文与理论文稿	均衡档	20.8	GLM-4.6 起草（7.4），极致档终校（38.4）
长文档精读	DeepSeek-V4.1-Flash	3.5	Kimi-K2.5 深读（14.4）；先速读后精读最省
数据分析与表格	DeepSeek-V4-Pro	16.3	MiniMax-M3 亦可（8.0）；公式统计更稳
代码修改与调试	均衡档	20.8	Kimi-K2.7-Code（18.2）；跨模块重构用极致
截图与图表识别	GLM-4.6V	3.5	Space-Bunny（2.6）；多模态轻量即可
批量改写与格式转换	快速档	6.7	量大时直选 GLM-5.3-Flash（1.9）更省

表 4 任务类型与模型选型矩阵（单次积分为标准任务估算值）

五、场景化选择参考

工作场景	推荐选择	单次积分	要点与风险提示
日常零碎问答与查证	快速档	6.7	占日常调用最大头，积少成多
会议纪要、周报整理	均衡档	20.8	结构固定、重复性强，重点控制上下文
理论文章起草（千字级）	均衡档	20.8	结构化写作均衡档可担
重要文稿终校与逻辑核对	极致档	38.4	以 1.85 倍边际成本换质量，值得
语料库与文献批量处理	直选 Kimi-K2.5	14.4	长文档一次读入，避免分批；注意 300K 上限
课程课件与代码示例	DeepSeek-V4-Pro	16.3	代码与数理优先；讲义用 GLM-4.6（7.4）
网络靶场代码审查	极致档	38.4	安全类代码慎用低档，漏判成本高于积分
多方案比选与深度研究	极致档	38.4	重要汇报前使用；平时留在均衡

表 5 高频工作场景速查（按每月数千至数万 token 的常规任务量估计）

六、结论

把上述数据压缩成三条操作规则：其一，默认停在均衡，让快速与极致按需升降；其二，倍率 0.20 以下的模型直接指定，比快速档更省，倍率 0.79 以上的重载模型交给极致档调度、享受 1.20 封顶；其三，省钱的优先级依次是新任务开新窗口、保持 Max 模式关闭、及时压缩冗余上下文，最后才是降档位——上下文治理的收益大于任何一次档位切换。