像 B站、知乎、小红书、X、Reddit、YouTube 这些站点，还有 gh、docker 这类本地工具 都支持；再加上 explore 自动摸功能、synthesize 生成适配器、动态注册命令，很多原本得自己慢慢弄得东西接，它先帮你干起来
所以你真正該問的問題只有一個：「我的一個小時值多少錢？」如果你是開發者、是創作者、是任何用時間換錢的人，請認真算這筆帳。用便宜模型省下的 API 費用，可能還不到你多花的時間值的十分之一。
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#我的模型分層策略
基於目前的測試結果，我暫時是這樣分配的：
日常快速回覆：Grok 4.1 Fast。速度快、價格低、品質堪用，適合處理不需要太高智商的日常任務。
需要深度思考的任務：看情況切回 Sonnet 4.5，或者等 DeepSeek V3.2 速度改善後再考慮。有些任務就是需要聰明的腦子，這上面不能省。
最頂級的任務：Claude Sonnet 4.5，甚至 Opus。寫長文、做複雜分析、處理需要高度理解力的工作，頂級模型的品質差距在這些場景最明顯。
核心邏輯就是：用任務的重要程度來決定用哪個等級的模型，而不是一刀切只用最便宜或最貴的。
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#給同樣在找替代方案的人的建議
如果你也在考慮從頂級模型往下探索便宜的替代方案，以下是我的幾個建議：
第一，先想清楚你的時間值多少錢。這是所有決策的起點。如果你的時間很值錢，省 API 費用的同時浪費大量時間來引導模型，是一筆虧本的買賣。
第二，Benchmark 分數不等於實際使用體驗。MiniMax M2.5 的跑分看起來不錯，但實際用起來跟頂級模型差很遠。別被數字騙了，自己試過才知道。
第三，不要期待一個模型通吃所有場景。這是我目前最大的心得。不同等級的模型適合不同的任務，學會分層使用才是最有效率的策略。
第四，如果只能試一個，先試 Grok 4.1 Fast。以 Budget 等級來說，它目前是我測過最均衡的選項。速度、價格、品質三個維度都有一定水準。
我還在持續測試更多模型，之後有新的發現會再更新。對了，已經有大神問我 Qwen3 Coder Next 測過了沒，還有最近剛推出自家 Claw 的 MoonshotAI Kimi K2.5 我也還沒試。下一步可能會接著測測看這兩個，目前就先用 Sonnet 4.5 跟 Grok 4.1 Fast 撐著，等有新心得再來更新。
#OpenRouter #OpenClaw #AIAgent #Claude #Grok #DeepSeek #LLM #模型比較 #AI助理
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#我的模型分層策略
基於目前的測試結果，我暫時是這樣分配的：
日常快速回覆：Grok 4.1 Fast。速度快、價格低、品質堪用，適合處理不需要太高智商的日常任務。
需要深度思考的任務：看情況切回 Sonnet 4.5，或者等 DeepSeek V3.2 速度改善後再考慮。有些任務就是需要聰明的腦子，這上面不能省。
最頂級的任務：Claude Sonnet 4.5，甚至 Opus。寫長文、做複雜分析、處理需要高度理解力的工作，頂級模型的品質差距在這些場景最明顯。
核心邏輯就是：用任務的重要程度來決定用哪個等級的模型，而不是一刀切只用最便宜或最貴的。
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#給同樣在找替代方案的人的建議
如果你也在考慮從頂級模型往下探索便宜的替代方案，以下是我的幾個建議：
第一，先想清楚你的時間值多少錢。這是所有決策的起點。如果你的時間很值錢，省 API 費用的同時浪費大量時間來引導模型，是一筆虧本的買賣。
第二，Benchmark 分數不等於實際使用體驗。MiniMax M2.5 的跑分看起來不錯，但實際用起來跟頂級模型差很遠。別被數字騙了，自己試過才知道。
第三，不要期待一個模型通吃所有場景。這是我目前最大的心得。不同等級的模型適合不同的任務，學會分層使用才是最有效率的策略。
第四，如果只能試一個，先試 Grok 4.1 Fast。以 Budget 等級來說，它目前是我測過最均衡的選項。速度、價格、品質三個維度都有一定水準。
我還在持續測試更多模型，之後有新的發現會再更新。對了，已經有大神問我 Qwen3 Coder Next 測過了沒，還有最近剛推出自家 Claw 的 MoonshotAI Kimi K2.5 我也還沒試。下一步可能會接著測測看這兩個，目前就先用 Sonnet 4.5 跟 Grok 4.1 Fast 撐著，等有新心得再來更新。
#OpenRouter #OpenClaw #AIAgent #Claude #Grok #DeepSeek #LLM #模型比較 #AI助理
