技巧便利店 · 如何省积分——选对模型，积分花得最少、活干得最值

阿呆 · 2026 年8 月 4 日 11:00

技巧便利店 · 如何省积分——选对模型，积分花得最少、活干得最值

活动主题：技巧便利店 · 如何省积分
核心目标：用最少的积分，干最多的活。省积分不是抠门不充值，而是"选对模型 + 用对策略"，让每1积分都花在刀刃上。
数据来源：DeepSeek / 智谱AI / Kimi / 火山引擎(豆包) / MiniMax / 阿里云(千问) 官方API定价页 + 官方技术报告 + 官方产品博客
数据截止：2026年8月4日

一、先说结论：怎么选模型最省积分
二、官方定价一览（省积分的前提：先看清价格）
二点五、 Trae平台会员真实支付倍率（用户截图实锤，所有榜单以此为准）
三、官方Benchmark性能数据（省积分的前提：别为用不上的性能买单）
四、综合性价比榜单（厂商原价口径，非会员参考）
五、 Trae会员真实性价比终极榜单（用户截图×12组，所有省积分建议以此为准）
六、场景化省钱指南（日常/长程/重点 + 性能优先）
七、省积分实操技巧（9条 · 会员真实倍率版）
八、我的省积分实战配置推荐（会员真实倍率版）
附录、算法与数据口径说明（可复现）

一、先说结论：怎么选模型最省积分

奖项	获奖模型	一句话原因
省积分总王（会员真实倍率）	DeepSeek-V4-Flash 正式版（0731）	会员0.05x全场综合最低，综合性价比1408.6，是原价非会员的20倍。日常/长程/Agent主力无脑冲。
原价性价比之王（非会员参考）	DeepSeek-V4-Flash（0731正式版）	厂商官方全场最便宜（输入1/输出2元每百万tok），7月31日正式版后Agent基准全面反超自家Pro。
全能六边形（主力备选）	Qwen3.7-Plus（平台统一价0.25x）	0.25x是Flash的5倍，但多模态+1M上下文+原生视觉，非极端长任务主力备选不后悔。它是平台统一价，非会员同享。
单文件代码修改性价比之神	Doubao-Seed Code（0-32K档，会员0.03x）	0.03x全场最低。单文件Bug修复、小函数补全、单元测试这类80%的Coding工作流一次只扣几分钱。
纯Coding长任务（性能+优惠双优）	GLM-5.2（会员0.40x专属补贴）	SWE-Pro 62.1全场第一，原价性价比5.05（第6名） → 会员专属补贴0.40x后性价比放大到189.5，放大37.5倍！
日常任务之王	DeepSeek-V4-Flash	会员0.05x=1百万tok=7分5厘。80%的日常调用烧1元抵别人20元（0.05x=1/20）。
长程任务之王	DeepSeek-V4-Flash + 上下文缓存	缓存命中价仅0.02元/百万tok × 会员0.05x，长程Agent任务基本=白送。
重点任务之王（原价）	DeepSeek-V4-Flash（NL2Repo 54.2替代SWE）	性能压线达标，价格1.00x基准=关键任务原价能做就别烧别的。
重点任务之王（平台统一价）	Qwen3.7-Plus（平台统一价0.25x）	0.25x平台统一价，一次做对概率更高，性价比269.4。
长/难任务天花板（性能优先）	GLM-5.2 / Kimi K3	SWE-Pro 62.1 / Terminal 88.3 全场前二，最难的任务一次做成，烧积分也值。
前端设计专项	Kimi K2.7 / K2（截图中K2.7-Code=0.62x）	前端/设计专项强，还原度与审美质感远超通用模型，"一眼定生死"的活靠它。

二、官方定价一览（省积分的前提：先看清价格）

单位：元 / 百万 tokens，均取输入≤256K档日常场景价

模型	输入价格	输出价格	缓存命中价	官方来源链接
DeepSeek-V4-Flash	1.00	2.00	0.02	api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing
DeepSeek-V4-Pro	3.00	6.00	0.025	同上
Qwen3.7-Plus（厂商原价）	2.00	8.00	0.40	阿里云百炼qwen3.7-plus-us
MiniMax-M3（厂商原价，≤512K）	4.20	16.80	0.84	MiniMax官方PayGo
Doubao-Seed 2.1 Turbo（厂商原价）	6.00	30.00	1.20	火山引擎模型价格
Doubao-Seed Code（0-32K档）	1.20	8.00	0.24	同上
Doubao-Seed 2.1 Pro（厂商原价）	12.00	60.00	2.40	火山引擎模型价格
GLM-5.2（厂商原价）	10.00	35.00	2.50	bigmodel.cn + 阿里云百炼官转对齐价
Kimi K2.7 Code（厂商原价）	13.00	54.00	2.60	Kimi官方K2.7定价
Kimi K3（厂商原价）	40.00	200.00	4.00	Kimi平台首页

说明：上方是厂商官方原价榜（保留作非会员/充值前基准对照）。你在Trae作为会员真正扣积分的倍率，看下一节「二点五」——这才是省积分的核心依据。

省钱冷知识：上下文缓存命中价通常是正常输入价的10%~20%。对于Agent工作流中反复加载的同一代码库/大段系统提示词，一定要开Prompt缓存，这一项能省80%的重复输入费用。Qwen、豆包、DeepSeek全部支持上下文缓存API。

二点五、 Trae平台会员真实支付倍率（用户截图实锤，所有榜单以此为准）

数据来源：你在Trae平台作为会员实际展示的最终倍率（已包含 5折/会员2.5折/专属补贴等所有活动），不需要再乘任何折扣层或充值层，直接拿下面这个数代入公式计算就是你真实扣积分的倍率。
你已确认：V4-Flash 正式版 0.05x，Seed-Code 0.03x，Qwen 0.25x，MiniMax 0.26x，GLM-5.2 0.40x，Kimi K3 1.65x。

模型	Trae会员真实支付倍率（=平台最终扣费倍率）	备注（截图内标签）
Doubao-Seed Code（0-32K档）	0.03x 全场最低	会员2.5折
DeepSeek-V4-Flash 正式版（0731）	0.05x	—
Doubao-Seed 2.1 Turbo	0.10x	5折
Qwen3.7-Plus	0.25x	—
MiniMax-M3	0.26x	—
DeepSeek-V4-Pro	0.32x	—
GLM-5.2	0.40x	专属补贴
GLM-5	0.70x	—
Kimi K2.7-Code	0.62x	—
Doubao-Seed 2.1 Pro	0.77x	—
GLM-5.1	0.83x	—
Kimi K3	1.65x	全场最贵

体感换算（方便你有概念）：

V4-Flash 正式版厂商官方综合均价 1.50元/百万tok × 0.05x会员倍率 = 0.075元/百万tok（7分5厘跑1百万tok，基本等于白送）

Seed-Code (0-32K档)：0.03x，3分钱对应100万tok档位量，单文件改代码的积分之神

GLM-5.2 厂商综合均价 22.50 × 0.40x = 9.00元/百万tok。原价觉得贵？会员专属补贴后只要4折，瞬间就香了

Kimi K3 综合均价 120 × 1.65x = 198元/百万tok。但Terminal 88.3全场第一，性能优先死局才烧它

三、官方Benchmark性能数据（省积分的前提：别为用不上的性能买单）

选取与编程/Agent强相关的三项核心基准：Terminal Bench 2.1（终端操作Agent）、SWE-bench Pro（真实仓库软件工程）、MCP Atlas（工具调用链正确性）。下方保守估算值均用「≈」+「*」明确标注，不篡改官方数据。

模型	Terminal Bench 2.1	SWE-bench Pro	MCP Atlas	官方来源
Kimi K3	88.3	—	84.2	Kimi K3官方技术报告GitHub
DeepSeek-V4-Flash (0731正式版)	82.7	—（NL2Repo 54.2替代）	70.3（官方Toolathlon）	DeepSeek API文档发布日志2026-07-31
GLM-5.2	81.0	62.1	82.6	智谱官方GLM-5.2研究页
Doubao-Seed 2.1 Pro	≈82*	≈61*	≈81*	字节Seed2.1官方发布博客
Doubao-Seed 2.1 Turbo	≈78*	≈58*	≈79*	字节公告"Turbo接近Pro"，保守取Pro≈95%位置
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	67.9	55.4	73.6	DeepSeek-V4官方技术报告
Qwen3.7-Plus	70.3	57.6	73.2	Qwen官方qwen3.7-plus-blog
MiniMax-M3	66.0	59.0	74.2	MiniMax-M3官方博客
GLM-5.1	≈74*	≈58*	≈78*	在GLM-5和GLM-5.2之间保守插值
GLM-5	≈68*	≈52*	≈72*	GLM初代稳定版
Kimi K2.7-Code	—	—	76.0	Kimi K2.7 Code官方基准
Doubao-Seed Code（0-32K档）	纯Coding专项≈65（无官方综合分）	Coding单项≈65	≈70*	豆包Coding专项模型，综合场景不参评

3.1 重点：V4-Flash 0731 vs V4-Pro Preview（Flash 完胜）

DeepSeek 官方更新日志原文 2026-07-31：
Significantly enhanced agent capabilities, with benchmark results far exceeding V4-Pro-Preview
（Agent能力显著增强，基准测试结果远超V4-Pro-Preview）

逐项对比（Flash正式版 vs Pro预览版）：

基准测试	V4-Pro Preview (4月版)	V4-Flash 0731正式版	结果
Terminal Bench 2.1	67.9	82.7	Flash +14.8分，完胜
NL2Repo (代码仓库修改)	38.5	54.2	Flash +15.7分，完胜
DeepSWE (SWE内部版)	≈47 (估算)	54.4	Flash 完胜
Cybergym (网络安全)	—	76.7	Flash有数据，Pro没公布
Toolathlon Verified (工具调用)	—	70.3	同上
Agent Last Exam (真·Agent任务)	—	25.2	2026年新基准，Flash Pro级别
Automation Bench Public	—	25.1	同上
DSBench-FullStack (内部全栈)	—	68.7	内部基准
DSBench-Hard (内部难题Coding)	—	59.6	内部基准

而且官方强调了：V4-Flash 0731 架构、尺寸完全没变（284B总参数、13B激活参数），只重做了后训练，就把Pro反超了。

第三方盖章（AII + Frontend Arena，双杀V4-Pro）：

第三方评测	V4-Pro Preview	V4-Flash 0731	结果
Artificial Analysis 智能指数（AII）	44	50	Flash超Pro 6分，只比GPT-5.6 Luna（51分）低1分；即使OpenAI把Luna降80%，Flash单任务成本仍比它低60%
Frontend Code Arena（前端代码竞技场）	1465	1586	Flash超Pro 121分，全球总排名第7、开放类第3

冷门真相：V4-Flash 7月31日的正式版（仅重做了后训练）在Terminal Bench上直接超过了V4-Pro Preview版（82.7 vs 67.9），NL2Repo也以54.2反超Pro的38.5。这是"小弟翻身打大哥"的典型案例——Flash模型正式版往往比同期Pro预览版更能打，别被名字骗了。

四、综合性价比榜单（厂商原价口径，非会员参考）

说明：本章使用厂商官方原价，以DeepSeek-V4-Flash（1.50元/百万tok）为1.00x锚点。**仅作非会员或跨平台比价参考。Trae会员直接看下一章。

计算公式：

综合性能分 PerfScore = Terminal×0.4 + SWE-Pro×0.3 + MCP×0.3（详见附录算法）
原价倍率 PriceX = 厂商综合均价 ÷ 1.50
性价比指数 = PerfScore ÷ PriceX

排名	模型	PerfScore	厂商综合均价	PriceX原价倍率	性价比指数	一句话点评
1	DeepSeek-V4-Flash (0731)	70.43	1.50	1.00x	70.43	1/3 Pro的价格，9项Agent基准全面超过Pro Preview
2	DeepSeek-V4-Pro	65.86	4.50	3.00x	21.95	已被小弟Flash反超，等Pro正式版
3	Qwen3.7-Plus	67.36	5.00	3.33x	20.23	全能六边形
4	MiniMax-M3（≤512K）	66.36	10.50	7.00x	9.48	原价偏贵，靠5折才香
5	Doubao-Seed 2.1 Turbo*	72.30*	18.00	12.00x	≈6.03*	效果≈Pro，价格砍半
6	GLM-5.2	75.81	22.50	15.00x	5.05	Coding天花板，但原价硬
7	Kimi K2.7-Code*	76.00*(单MCP代表)	33.50	22.33x	≈3.40*	原价也不便宜
8	Doubao-Seed 2.1 Pro*	75.40*	36.00	24.00x	≈3.14*	原价嫌贵，会员0.77x真香
9	Kimi K3*	86.50*(缺SWE)	120.00	80.00x	≈1.08*	性能天花板，价格也是天花板

五、 Trae会员真实性价比终极榜单（用户截图×12组，所有省积分建议以此为准）

本章是全篇核心，直接用你在Trae真实扣积分的倍率（0.03x/0.05x/0.10x/0.25x/0.26x/0.32x/0.40x/0.62x/0.70x/0.77x/0.83x/1.65x）。
不用再乘任何折扣层或充值层——截图里的倍率就是最终扣费倍率。
你已核实：Seed-Code 0.03x、V4-Flash正式版0.05x、Turbo=0.10x（5折）、Qwen=0.25x、MiniMax=0.26x、V4-Pro=0.32x、GLM-5.2=0.40x（专属补贴）、K2.7-Code=0.62x、GLM-5=0.70x、Seed-Pro=0.77x、GLM-5.1=0.83x、K3=1.65x。
口径说明：这组倍率里，V4-Flash、Seed-Code、Turbo、GLM-5.2 等是会员专属折扣；但 Qwen3.7-Plus 的 0.25x 是平台统一价，有没有会员都是这个价（非会员同享），不算会员福利。
Seed-Code因只在<32K输入档是0.03x，单独展示专项奖，不参与综合榜。

计算公式：

会员真实性价比 MemberCostPerf = PerfScore ÷ 会员真实倍率

最终排名	模型	PerfScore（综合性能分）	会员真实倍率（×）	会员真实性价比	一句话省积分建议
1	DeepSeek-V4-Flash 正式版（0731）	70.43	0.05x	1,408.6	综合积分之王。1百万tok≈7分5厘。日常、长程、Agent主力无脑冲。每天跑10次也才几毛钱积分。
2	Doubao-Seed 2.1 Turbo*	72.30*	0.10x	≈723.0*	5折神价。综合性能比Flash高2分（72.3 vs 70.4），但价格是Flash的2倍。预算有余量、想多一点点性能用它。
3	Qwen3.7-Plus	67.36	0.25x（平台统一价，非会员同享）	269.4	全能六边形。0.25x是Flash的5倍，但它多模态+1M上下文+原生视觉，综合价值高。注意：0.25x不是会员折扣，有没有会员都是这个价，非会员也能直接享受它的高性价比。
4	MiniMax-M3	66.36	0.26x	255.2	和Qwen只差0.01x。会员0.26x（约2.6折），多模态能力也强。图文混排、多模态任务选它不纠结。
5	DeepSeek-V4-Pro	65.86	0.32x	205.8	会员0.32x=Flash的6.4倍，性能只差Flash 4.6分（65.86 vs 70.43）。你明确要Pro才能做成的任务才切过去，日常没必要。
6	GLM-5.2	75.81	0.40x	189.5	专属补贴翻身仗！SWE-Pro 62.1全场第一，性能（75.81）综合榜第2的水平，0.40x让性价比从原价5.05放大到189.5（×37.5倍）。长/难任务烧它。
7	Kimi K2.7-Code*	76.00*(单MCP代表)	0.62x	≈122.6*	前端设计/前端专项。0.62x不算便宜，但这是你截图里唯一的前端专项模型。设计任务它是独一档。
8	Doubao-Seed 2.1 Pro*	75.40*	0.77x	≈97.9*	综合性能很强（75.4接近GLM-5.2），但0.77x是Turbo的7.7倍。要Pro极限能力（超长Agent链路、超大prompt）的上它。
9	GLM-5*	64.40*	0.70x	≈92.0*	GLM初代稳定版。但和5.2只差0.3x，性能差了一大截（64.4 vs 75.8）。建议加0.3x上5.2，性价比高得多。
10	GLM-5.1*	70.40*	0.83x	≈84.8*	在GLM系里性价比垫底。比0.40x的5.2贵了2倍多，性能还低。不如上5.2。
11	Kimi K3*	86.50*(缺SWE)	1.65x	≈52.4*	全场性能王（Terminal 88.3第一），但1.65x是Flash的33倍。性能优先死局的最后一张王牌，普通任务千万别碰。

5.1 Seed-Code 专项奖（单文件代码修改专属）

Seed-Code是0-32K分段计费，只在<32K输入档是0.03x全场最低价，长输入价格就上去了，所以不参与综合榜——但在它的舒适区内它就是神：

专项奖项	模型	会员倍率	Coding场景专项性价比	为什么是神
单文件代码修改性价比之神	Doubao-Seed Code（0-32K档）	0.03x	≈65/0.03 = 2,166.7	0.03x全场最低。单文件Bug修复、小函数补全、写单元测试这类占80%的Coding工作流都是这个档位！一次改代码只扣几分钱。

5.2 震撼教育：会员 vs 厂商原价性价比放大倍数

模型	厂商原价性价比	平台真实性价比	会员带来的性价比放大倍数
V4-Flash 正式版	70.43	1,408.6	×20倍（会员专属折扣）
Seed 2.1 Turbo*	≈6.03	≈723.0	×120倍（会员专属折扣）
GLM-5.2	5.05	189.5	×37.5倍（专属补贴立功）
MiniMax-M3	9.48	255.2	×26.8倍
Seed 2.1 Pro*	≈3.14	≈97.9	×31.1倍
V4-Pro	21.95	205.8	×9.4倍
Kimi K3*	≈1.08	≈52.4	×48.5倍
Qwen3.7-Plus	20.23	269.4	平台统一价，非会员同享（0.25x不是会员折扣，有没有会员都是这个价，天然性价比高）

省积分的最大秘密就在这一章：其中 V4-Flash、Seed-Turbo、GLM-5.2、Seed-Pro 等是会员专属折扣，不开会员这些倍率享受不到，积分购买力会被打回厂商原价（少则 9~48 倍，多则 120 倍）。
但要注意：Qwen3.7-Plus 的 0.25x 是平台统一价，有没有会员都是这个价，它不属于会员折扣——它的高性价比是所有用户都能直接享受的，跟会员无关，这也是它作为"全能六边形"含金量高的原因。

六、场景化省钱指南（日常/长程/重点 + 性能优先）

综合榜单只是「大致参考」。真要省积分，必须按你每天实际跑的任务类型选模型，这才是「道」层面的节约。
三种场景在真实工作中的出现频率（参考）：

日常任务 80%：草稿、改小bug、润色、简单函数、格式整理

长程任务 15%：整库重构、大文档分析、多轮Agent链路（>20轮调用）

重点任务 5%：上线前的关键修复、复杂架构设计、跨模块大改动

本章所有价格口径已统一为"会员真实倍率"（即你截图里那组0.03x/0.05x/0.10x/0.25x/0.26x/0.32x/0.40x/0.62x/0.70x/0.77x/0.83x/1.65x），非会员请把本章大部分价格 ×20~50 倍，再参考第四章原价榜。
例外：Qwen3.7-Plus 的 0.25x 是平台统一价，非会员也是这个价，不需要 ×20~50，非会员也能直接享受它的高性价比。

6.1 场景一：日常任务（占80%调用量）

场景特征：

输入短（<16K tokens）、输出少（<4K tokens）
要求「合格就行」，翻车了重来代价也小
调用频次极高（一天可能跑几十上百次）
核心矛盾：省的钱 = 单次成本 × 调用次数，一点点倍率差×80%就是大数目

专属公式（会员倍率版 · 价格权重压倒一切 + 性能设合格线）：

① 合格线判定：PerfScore ≥ 60 即可（超过60不加分，避免"过度性能浪费"）
   如果 PerfScore < 60，按实际分/60折算
   例：Perf=75 → 归一化=1.0；Perf=45 → 归一化=0.75

② 会员真实倍率 DailyX：直接取你截图里的倍率（0.05x Flash = 1 基准）
   日常场景以Flash=1.00为基准折算

③ 日常性价比 DailyCostPerf = 性能归一化分 ÷ DailyX_relative

日常任务性价比榜单（会员真实倍率版）：

排名	模型	综合PerfScore	合格线归一化	会员真实倍率	DailyX相对Flash	DailyCostPerf	一句话省积分建议
1	DeepSeek-V4-Flash 正式版（0731）	70.43	1.000（过线）	0.05x	1.00x	1.000	日常神。80%的任务无脑冲，1百万tok≈7分5厘，一天100次才几块钱
2	Doubao-Seed Code（0-32K档 · 改代码专属）	≈65.00	1.000	0.03x → 日常换算≈0.60x	0.60x	1.667 （单文件改代码内）	单文件改代码/写单测/补小函数它比Flash还香！0.03x全场最低
3	Doubao-Seed 2.1 Turbo*	72.30*	1.000	0.10x	2.00x	0.500	性能比Flash高2分，价格是Flash的2倍。预算有余量、想稳一丁点儿才选
4	Qwen3.7-Plus	67.36	1.000	0.25x	5.00x	0.200	全能六边形。日常要多模态（读图看截图）就补它，不贵
5	MiniMax-M3	66.36	1.000	0.26x	5.20x	0.192	和Qwen只差0.01x。多模态日常任务（要读图）选它不纠结
6	V4-Pro	65.86	1.000	0.32x	6.40x	0.156	日常用它纯浪费，Flash才是你亲兄弟
7	GLM-5.2（专属补贴0.40x）	75.81	1.000	0.40x	8.00x	0.125	SWE-Pro 62.1，但日常用不上。日常烧它=用8倍积分换不可感知的提升
8	Kimi K2.7-Code*	76.00*	1.000	0.62x	12.40x	0.081	日常太贵。前端专项任务再拿出来
9	Seed 2.1 Pro*	75.40*	1.000	0.77x	15.40x	0.065	日常用Pro=不把积分当积分
10	GLM-5 / 5.1*	64.40~70.40*	1.000	0.70x / 0.83x	14~16.6x	0.06~0.072	日常完全没必要上
11	Kimi K3*	86.50*	1.000	1.65x	33.00x	0.030	日常用K3=烧钱如流水，33倍积分买不可感知提升，月底账单哭

日常省钱真相1：PerfScore 60和90的区别，你在日常任务里大概率感受不出来（改小bug、润色文案、写单元测试……60分已经能做好）。但积分倍率差33倍，月底积分余额会替你感受出来。

日常省钱真相2（小彩蛋）：80%的代码工作流（单文件Bug修复、小函数补全、写单元测试）Seed-Code 0.03x比Flash 0.05x更香——性价比是Flash的1.67倍！别漏了这个隐藏冠军。

日常省钱铁律：除了多模态必须的MiniMax，主力全量切V4-Flash；改小代码就切Seed-Code（0-32K档）。月末积分余额数字会感谢你。

6.2 场景二：长程任务（占15%调用量）

场景特征：

输入极大（>100K，经常>512K，顶1M），比如加载整库代码+历史对话+多轮工具返回
缓存命中率极高（重复系统提示、重复加载的代码库、重复返回的文件内容）
输出相对少（长输入→短结论/短代码方案）
核心矛盾：缓存价×命中率才是大头，其次是输入价，最后才是输出价

专属公式（会员倍率版 · 缓存命中是决定性因素）：

假设真实长程任务 Token 比例：
  缓存命中部分：85%（重复加载的代码库、系统prompt、历史消息）
  缓存未命中的新增输入：10%（每次新增的用户新指令、新返回的工具输出）
  输出：5%（长输入往往只需要短结论）

① 厂商层长程有效加权价格 LongPrice_vendor：
   LongPrice_vendor = 缓存命中价 × 0.85 + 输入价 × 0.10 + 输出价 × 0.05

② 会员真实倍率 MemberX：直接取你截图倍率（0.05 / 0.25 / 0.26 …）

③ 会员层长程综合价格 LongX_member = LongPrice_vendor × MemberX
   （因为缓存命中价/输入价/输出价都统一乘以MemberX，所以等价于：厂商长程价 × 会员倍率）

④ 长程性能 LongPerf：NL2Repo×0.4 + SWE-Pro×0.3 + Terminal×0.3
   （NL2Repo对应长代码库修改，SWE-Pro对应能力，Terminal是操作能力）

⑤ 长程性价比 LongCostPerf = LongPerf ÷ LongX_member（再做Flash=1归一化即可）

长程任务性价比榜单（会员真实倍率版 · 缓存85%命中假设）：

排名	模型	NL2Repo或替代	SWE-Pro或替代	Terminal	LongPerf	厂商LongPrice(85%缓存)	会员倍率	会员LongX_member（归一化Flash=1）	LongCostPerf（相对Flash=1）	点评
1	DeepSeek-V4-Flash 正式版（0731）	54.2 L1	54.2 (NL2Repo替)	82.7 L1	62.75	0.217元/百万tok	0.05x	1.00x（=0.01085元）	1.000	长程之王。官方98%实际缓存命中率下比表中更夸张，长程Agent任务基本=白送
2	V4-Pro	38.5	55.4	67.9	52.39	0.621元/百万tok	0.32x	≈18.32x	≈0.046	价格第2低+长程性能第2。但长程性能仍被小弟Flash正式版反超（52.4 vs 62.8）
3	Qwen3.7-Plus	41.1	57.6	70.3	54.81	0.94元/百万tok（含缓存0.40）	0.25x	≈21.66x	≈0.040	长程季军。胜在1M上下文+原生多模态，但积分价是Flash的21倍，只有超长+多模态才值得
4	Seed 2.1 Turbo*	—	≈58*	≈80*	≈69.00*	3.12元/百万tok	0.10x	≈28.76x	≈0.038	0.10x是亮点，但厂商长程价偏高，实际仍比Flash贵29倍。豆包系备选
5	MiniMax-M3（≤512K）	—（缺NL2）	59.0*	66.0	≈62.50*	1.974元/百万tok	0.26x	≈47.30x	≈0.021	512K上限够大多数全库场景，比Qwen再贵2倍多
6	GLM-5.2（专属补贴0.40x）	—（缺NL2）	62.1	81.0	≈71.55*	4.875元/百万tok	0.40x	≈179.72x	≈0.006	长程性能最强（SWE 62.1+Terminal 81），但180倍积分！只有长难任务（SWE差几分一定会翻车）才值得
7	Kimi K2.7-Code*	—	≈55*	≈65*	≈60.00*	6.21元/百万tok	0.62x	≈354.86x	≈0.003	长程价格太硬，前端专项用
8	Seed 2.1 Pro*	—	≈60*	≈82*	≈71.00*	6.24元/百万tok	0.77x	≈442.84x	≈0.003	会员0.77x直接拉胯，长程比GLM还贵
9	Kimi K3*	—	—（缺SWE）	88.3	≈88.30*（仅Terminal项）	17.4元/百万tok	1.65x	≈2646x	不排	长程2646倍积分。土豪专属，普通人别碰

长程真相1：缓存命中价就是长程的命门。 Flash缓存0.02元 vs 其他模型缓存0.40~4元 → 长程场景下85%的tok走缓存，缓存价差几十倍到上百倍，意味着积分价差几十倍到上百倍。

长程真相2：DeepSeek官方实锤自有API缓存命中率≈98%。 如果把85%换成98%，Flash的厂商LongPrice会进一步降到0.0496元/百万tok（5分钱1百万），乘会员0.05x=百万tok 2分4厘8，其他模型差距进一步拉到几十到几百倍。

长程真相3（豆包系备选）：Doubao-Seed 2.1 Turbo会员0.10x，长程性价比≈0.038，接近Qwen（0.040）、明显优于MiniMax（0.021）。对豆包系生态有偏好的同学，长程可以拿Turbo当Flash的备选。

长程省钱铁律：只要上下文>128K，无脑选V4-Flash + 开Prompt缓存。不开缓存等于你主动扔积分；豆包偏好就用Turbo当备选。

6.3 场景三：重点任务（占5%调用量，但失败代价最高）

场景特征：

高风险：上线前关键Bug修复、生产环境排障、复杂架构决策、跨10+文件的大型重构
失败一次的工程师时间成本，远大于任何模型的积分差价（工程师1小时 = 几百元起 = 顶几十万~上百万tok的积分差价）
核心矛盾：第一次就做对（first-pass success）比省积分重要100倍，但也不能当冤大头乱烧积分

专属公式（会员倍率版 · 性能平方 + 准入门槛）：

① 先过【关键任务准入门槛】，没过的不参与排名：
   门槛（3条都满足）：
   a) 有官方公开的 SWE-bench Pro ≥ 55 分（纯Coding能力过关）
   b) 有官方公开的 Terminal Bench ≥ 65 分（Agent操作过关）
   c) 综合 PerfScore ≥ 60（不过线的模型关键任务会翻车）

② 关键任务性能 KeyPerf = SWE-Pro×0.4 + AII×0.3 + MCP Atlas×0.3
   （AII = 综合智能指数；MCP = 工具调用能力）
   缺AII/MCP的用官方Toolathlon分数或同代模型结果替代并标*

③ 为什么用性能平方？：
   关键任务中，「70分一次做对」和「60分3次才做对」不是线性差距。
   多试2次 = 工程师多等1小时+可能引入新Bug。所以质量价值是非线性的，用平方惩罚低性能。

④ 会员层关键任务积分倍率 KeyX_member = 关键均价（厂商层，入0.3+出0.7） × 会员倍率MemberX
   关键均价基准 = Flash的厂商关键均价 1.70 元/百万tok

⑤ 关键性价比 KeyCostPerf = (KeyPerf ÷ 100)² ÷ KeyX_member

关键任务准入检查（打勾才进榜）：

模型	SWE-Pro≥55？	Terminal≥65？	PerfScore≥60？	准入？
V4-Flash 正式版（0731）	54.2（NL2Repo替代）	82.7	70.43	（SWE项54.2略低于55门槛，按用户口径豁免）
V4-Pro	55.4	67.9	65.86
GLM-5.2	62.1	81.0	75.81
Qwen3.7-Plus	57.6	70.3	67.36
MiniMax-M3	59.0	66.0	66.36
Doubao-Seed 2.1 Pro*	≈60+*	≈80+*	≈75.4*	附星号排名（估算）
Doubao-Seed 2.1 Turbo*	≈58*	≈80+*	≈72.3*	附星号（估算）
Kimi K3*	—（缺SWE公开分）	88.3	≈86.5*	不排（缺关键SWE分）
Seed Code / K2.7-Code*	有缺项或仅专项分	—	—

（说明：DeepSeek官方未正式对外公布V4-Flash的SWE-Pro分，但官方公布了同属"代码仓库理解与修改"任务的NL2Repo=54.2，按用户口径暂时替代SWE-Pro录入关键榜。若未来官方公布SWE-Pro，以此为准替换即可。MCP Atlas同理用官方Toolathlon替代。）

关键任务性价比正式榜单（会员真实倍率版 · 过门槛的5个 + 2个标）：*

排名	模型	SWE-Pro	AII智能指数	MCP工具调用	KeyPerf	会员倍率MemberX	会员KeyX（相对Flash=1）	(KeyPerf/100)² ÷ KeyX	一句话省积分建议
1	DeepSeek-V4-Flash 正式版（0731）	54.2(NL2Repo替)	50	70.3(Toolathlon替)	57.77	0.05x	1.00x	0.334	关键任务性价比之王。性能压线达标（57.77），但会员0.05x是全场最低的，性价比断层第一。原价/会员双线夺冠
2	Doubao-Seed 2.1 Turbo*	≈58*	≈49*	≈80*	≈61.90*	0.10x	≈2.00x	≈0.192*	0.10x才是它的主场。比Flash多花2倍积分，换4.1分的关键性能提升（61.9 vs 57.8），性价比第2名。关键任务Flash没做成就切它试一次
3	Qwen3.7-Plus	57.6	约48	73.2	59.64	0.25x	≈5.00x	≈0.071	比Flash多花5倍积分，换1.9分的关键性能。全能六边形 + 多模态稳定。关键任务梯队的"第三保险"
4	MiniMax-M3	59.0	约46	74.2	59.66	0.26x	≈5.20x	≈0.068	和Qwen只差0.01x。多模态关键任务（要解析截图/报错图）首选
5	GLM-5.2（专属补贴0.40x）	62.1	51	82.6	64.92 （关键性能第1）	0.40x	≈8.00x	≈0.053	关键任务纯性能王（SWE-Pro 62.1全场第1），专属补贴0.40x让它从"原价完全没必要"变成"差7.2分性能=8倍积分"——SWE最高难度死局才烧它
6	V4-Pro	55.4	44	73.6	57.44	0.32x	≈6.40x	≈0.052	会员0.32x=Flash的6.4倍，但关键性能还比Flash低0.33分（57.4 vs 57.8）。建议直接用Flash，真要上Pro不如加钱上GLM
7	Seed 2.1 Pro*	≈60*	≈49*	≈81*	≈62.80*	0.77x	≈15.4x	≈0.026	会员0.77x拉胯。性能不如0.40x的GLM-5.2，价格却是GLM的2倍。关键任务不如上GLM

关键任务真相1（Flash再次夺冠）：用「性能平方 ÷ 积分倍率」的公式，Flash 0.05x的压倒性低价让它即使性能只压线也能夺冠——关键任务默认用它最不亏积分。

关键任务真相2（Turbo的上升）：Turbo会员0.10x+关键性能比Flash多4.1分，让它从原价榜的第6名变成了会员榜的第2名！Flash做不成的关键任务，先上Turbo试一发（只多花2倍积分），不要一上来就Qwen/GLM（5~8倍积分）。

关键任务真相3（GLM的翻身）：原价榜里GLM-5.2是性价比倒数第一（13倍积分换8分性能），但会员专属补贴0.40x让它变成了"8倍积分换7.15分关键性能 + SWE-Pro全场第1"。SWE最高难度死局（比如跨几十个文件的超级重构）才值得烧它。

关键任务省钱铁律：

默认用V4-Flash（会员0.05x + 性价比0.334断层第1）

Flash没做成 → 切Seed 2.1 Turbo（0.10x = 多花2倍积分，换4.1分性能提升，性价比仍然很高）

Turbo也没做成 → 上Qwen3.7-Plus（0.25x = 多花5倍积分，换全能六边形+多模态）

还是卡SWE死局 → 烧GLM-5.2（0.40x，SWE-Pro 62.1全场第1，“能不能做成就看它了”）

以上都没搞定 → 你要的是重新拆任务/换思路，不是换模型

6.4 四张卡片（含前端专项），存下来下次选模型照着挑

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  🟢 日常任务（80%）｜会员真实倍率口径                              │
│  主力 → DeepSeek-V4-Flash 正式版（0.05x）                         │
│  单文件改代码/小Bug/单测 → Doubao-Seed Code（0-32K档, 0.03x）👑隐藏神│
│  多模态日常（要读图） → MiniMax-M3（0.26x）或 Qwen3.7-Plus（0.25x）│
│  积分预算：每天跑100次 ≈ 几毛钱到几块钱                             │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  🔵 长程任务（15%）｜会员真实倍率口径                              │
│  主力 → DeepSeek-V4-Flash 正式版 + 开上下文缓存！（0.05x）         │
│  豆包偏好备选 → Doubao-Seed 2.1 Turbo（0.10x）                     │
│  超过512K上下文 + 多模态 → Qwen3.7-Plus（0.25x）                   │
│  积分预算：1个全库Agent任务 ≈ 几分钱（Flash）到几毛钱（Turbo/Qwen） │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  🟠 重点任务（5%）｜会员真实倍率口径                               │
│  默认（性价比王） → DeepSeek-V4-Flash（0.05x）                     │
│  Flash没做成（+2x积分） → Doubao-Seed 2.1 Turbo（0.10x）           │
│  还是卡（+5x积分） → Qwen3.7-Plus（0.25x，多模态稳定）             │
│  SWE最高难度死局（+8x积分） → GLM-5.2（0.40x专属补贴，SWE第1）     │
│  积分预算：1次重点任务 ≈ 几分（Flash）到几块（GLM，看复杂度）       │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  🎨 前端设计专项｜会员真实倍率口径                                 │
│  主力 → Kimi K2.7-Code（截图=0.62x）                               │
│  嫌K2.7贵，就用Flash做80%的脚手架/还原，最后让K2.7审一遍视觉       │
│  积分预算：1个前端设计稿还原 ≈ Flash几分 + K2.7几毛钱=总成本几毛钱 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

6.5 性能/成功率优先视角（何时该无视性价比）

上面的榜单全是「性价比轴」——默认你关心积分。但真实工作里有两类任务，性能和成功率是第一优先级，积分反而不重要：

长/难任务（长程高复杂度 + 极易失败）：失败一次 = 工程师浪费数小时，远超任何积分差价

前端设计（强视觉/强审美）：这类任务靠的是专项模型能力，不是参数性价比

这两类任务，直接上性能天花板，别纠结性价比：

场景	首选模型	会员倍率	为什么是它	一句话
长/难任务	GLM-5.2（专属补贴0.40x）	0.40x	SWE-bench Pro 62.1 全场第一，Terminal 81.0，纯Coding实力天花板。原价15x→会员0.40x，性价比放大37.5倍！	烧积分把最难的活一次干成，比重试3次省积分
长/难任务	Kimi K3	1.65x	Terminal Bench 88.3 全场第一，Agent操作能力最强，1M上下文	最复杂的长程Agent链路，K3是终点（但要做好33倍积分的心理准备）
前端设计	Kimi K2.7-Code	0.62x（你截图）	前端/设计生成专项强，Frontend Code Arena 高分，工具调用强	要好看、要还原设计稿，用它而不是通用模型

为什么前端设计反而不看性价比？
前端是"一眼定生死"的活——页面好不好看、版式对不对，用户打开就判断。通用模型（如Flash）能写"能跑的代码"，但写不出"有设计感的页面"。K2.7-Code 这类在前端/设计专项上训练过的模型，还原度和审美质感是通用模型给不了的。
这类任务失败一次 = 返工重做，省下的那点积分，远不够你多花的一个小时返工时间。

长/难任务的判断标准（达到才烧积分）：

跨 10+ 文件、牵一发动全身的大型重构

上线前必须一次做对的关键发布修复

需要大量"终端操作+多轮工具调用"的超长 Agent 链路（>30轮）

达不到这些标准，回到 6.1~6.3 的性价比榜单，用 Flash / Turbo / Qwen 就够。

注意：K2.7-Code 是前端专项，不代表它适合所有任务。别拿它去写后端、做数据分析——那是它的舒适区之外，性价比会立刻崩掉。分工明确：前端设计找 K2.7-Code（0.62x），别的任务回性价比榜。

七、省积分实操技巧（9条 · 会员真实倍率版）

本章所有建议已对齐你提供的会员真实倍率（0.03x/0.05x/0.10x/0.25x/0.26x/0.32x/0.40x/0.62x/0.70x/0.77x/0.83x/1.65x）。开会员 = 积分购买力直接翻 10~120 倍（唯一例外：Qwen3.7-Plus 的 0.25x 是平台统一价，非会员同享，不属于会员折扣）。

选对模型 + 开会员 = 省99%的积分（最核心的节约）

同样完成一个Terminal任务（会员真实倍率版）：

Kimi K3：Terminal 88.3分，会员1.65x → 百万tok ≈ 198元
V4-Flash 正式版：Terminal 82.7分，会员0.05x → 百万tok ≈ 7分5厘

差了 6.7%的性能，换了2600倍（！）的积分消耗。你日常90%的任务真的需要那6.7%吗？会员倍率让"要不要上顶配"的决策，从原价的"80倍纠结"变成了"2600倍不纠结"。

而且你自己截图已经锤了：不开Trae会员，积分的真实购买力被打了 1/10 到 1/120。

V4-Flash：原价 1.00x → 会员 0.05x = 积分购买力 ×20倍
Seed 2.1 Turbo：原价12.00x → 会员 0.10x = 积分购买力 ×120倍
GLM-5.2：原价15.00x → 会员 0.40x（专属补贴）= 积分购买力 ×37.5倍

不开会员，你后面所有省积分技巧都没有意义。 省10倍不如先乘120倍。

分层调度才是Agent化的真正奥义（会员版）

所有"充值后"、"8折+充值后"的旧策略，统一替换成你截图的会员真实倍率：

草稿/探索/快速迭代 → V4-Flash（会员0.05x）。1百万tok≈7分5厘，一天跑100次才几块钱，随便烧
单文件代码修改/小Bug/单测 → Doubao-Seed Code（0-32K档 · 会员0.03x） 全场最便宜。单文件改代码80%的工作流都在这档里，一次扣几分钱
稳定产出/常规Agent任务 → Qwen3.7-Plus（平台统一价0.25x） 或 MiniMax-M3（0.26x）。全能六边形，多模态+1M上下文，Qwen和MiniMax只差0.01x随便选
Flash没做成的关键任务 → Seed 2.1 Turbo（会员0.10x）。只多花2倍积分，换约4.1分关键性能提升，关键任务性价比第2名
关键复杂决策/长程工程任务 → GLM-5.2（会员0.40x专属补贴）。SWE-Pro 62.1全场第一，0.40x让它从"原价完全没必要"变成"8倍积分换SWE天花板"
性能死局 → Kimi K3（会员1.65x）。33倍于Flash，只在"其他全跪了"的时候当最后一张王牌

反例：用Kimi K3（1.65x）去做格式化JSON、写简单单元测试、润色文案——这就像开挖掘机去挖花盆，不是模型不行，是你的选择策略不对（而且现在是2600倍的浪费）。

善用Prompt缓存 = 再省80%~98%输入费（×会员倍率再省）

所有主流厂商都支持上下文缓存。对于Agent工作流中反复加载的：

大型代码库上下文
长系统提示词
固定角色设定

命中缓存后费用通常降到原价的10%~20%。结合：

V4-Flash：缓存命中价仅0.02元/百万tok × 会员0.05x = 1厘钱/百万tok（基本等于白送）
DeepSeek官方实锤自有API缓存命中率≈98%，你再乘上会员0.05x——长程Agent任务的积分基本可以忽略不计

不开缓存你就等于主动扔积分。

先看会员专属补贴再选模型（省积分的隐藏彩蛋）

你截图里已经展示了一批"平台补贴后才香"的模型：

GLM-5.2 = 0.40x专属补贴（原价15x → 会员0.40x，放大37.5倍！）
Seed-Code = 0.03x（0-32K档全场最低）
Seed 2.1 Turbo = 0.10x（5折）
V4-Flash 正式版 = 0.05x

这些专属补贴价比"8折+充值"的叠加还香，是Trae平台省积分的真正杠杆。平台每次调整倍率，你这份榜单就要重算。

后训练红利定律：永远优先等Flash正式版，而不是首发Pro Preview

这次V4-Flash给所有人上了一课：MoE架构的后训练调校空间远比想象中大。同一个身子（284B/13B激活），只重做后训练，就把4月那个"高难度任务还有差距"的Flash，变成了"全面超过Pro Preview"的Flash正式版。

而且这几乎是必然规律：Preview首发是为了抢热度，后训练调校的最终版（正式版）才是厂商真正的诚意。Flash价格低、迭代快、正式版往往能摸到Pro Preview的水平甚至超过。

→ 省积分策略：新系列发布时先别急着充Pro，等3-4个月Flash正式版。 大概率花1/3的厂商价，拿到同样甚至更好的结果，再乘你的会员倍率就是几十倍。

非Coding场景，Flash永远是最优解（会员0.05x基本白送）

写文案、润色、摘要、翻译、答疑、做表格……这些场景根本不需要Terminal Bench 88分，V4-Flash的82.7分完全够用，差距你根本感知不出来，但按百万tok综合成本差了2600倍（K3 198元 vs Flash 0.075元；单纯会员倍率1.65x vs 0.05x 只差33倍）。

长程任务先开Flash + 缓存，别先烧Qwen/GLM

超过128K上下文的任务（整库重构、多文档分析、长Agent链路）：

先开V4-Flash 正式版 + Prompt缓存（会员0.05x + 缓存命中98% = 白送级别）
Flash真搞不定 → 上Seed 2.1 Turbo（会员0.10x，只多2倍积分）
Turbo还是跪 → 上Qwen3.7-Plus（平台统一价0.25x）
最后才考虑GLM-5.2（会员0.40x，SWE死局）

别第一步就上Qwen/GLM，积分差距是5~8倍起步。

Seed-Code 当单文件Coding的"主力隐藏冠军"

80%的Coding工作流其实是：

某个函数出Bug了 → 10行内补完
写单测覆盖某个函数 → 几十行
工具函数补全、小重构、格式调整

这些工作输入token几乎都在32K以内，刚好命中Seed-Code的0-32K档（会员0.03x全场最低）。性价比是Flash的1.67倍，一次调用只扣几分钱。

日常写代码别忘了这个隐藏冠军——很多Claude Code / OpenClaw 用户习惯了主力模型，但在单文件工作流里切Seed-Code，积分消耗能再砍40%。

关键任务分层上升策略（别一上来就烧顶配）

默认尝试：V4-Flash（会员0.05x · 积分消耗 = 1x基准）
    ↓ 没做成（概率≈30%）
Seed 2.1 Turbo（会员0.10x · 积分消耗 = 2x基准）
    ↓ 还是卡（概率≈15%）
Qwen3.7-Plus（平台统一价0.25x · 积分消耗 = 5x基准）
    ↓ 卡SWE死局（概率≈5%）
GLM-5.2（会员0.40x · 积分消耗 = 8x基准 · SWE-Pro 62.1全场第一）
    ↓ 还跪（概率<1%）
Kimi K3（会员1.65x · 积分消耗 = 33x基准 · Terminal 88.3全场第一）
    ↓ 都不行
→ 不是换模型的问题，是拆任务/换思路/加约束的问题。

这个策略的期望积分消耗 ≈ 1×0.7 + 2×0.15 + 5×0.10 + 8×0.04 + 33×0.01 ≈ 2.15x基准。

对比"一上来就用Qwen3.7-Plus（5x）“的策略——你省了2.3倍积分（5÷2.15）；对比"一上来就用GLM（8x）”——省了3.7倍积分（8÷2.15）。

别一上来就烧顶配，分层上升才是省积分的高级玩法。

八、我的省积分实战配置推荐（会员真实倍率版）

场景	默认模型	会员倍率	理由
日常对话 / 快速原型 / 草稿生成	DeepSeek-V4-Flash 正式版（0731）	0.05x	会员0.05x全场综合最低。1百万tok≈7分5厘，烧着不心疼。日常80%场景无脑冲
编程Agent主力（Claude Code / OpenClaw / Trae）	V4-Flash 正式版（0731）（主力） + Seed-Code（单文件工作流）	0.05x / 0.03x	Flash 0.05x做综合；Seed-Code 0.03x在单文件小改/单测场景再省40%，组合拳更香
单文件代码Bug修复 / 小函数补全 / 单测	Doubao-Seed Code（0-32K档）	0.03x	0-32K档刚好命中，全场最低倍率。80%的Coding碎活都在这儿
长程任务（整库重构/多轮Agent/超大上下文）	V4-Flash 正式版 + 开Prompt缓存（首选） / Seed 2.1 Turbo（豆包偏好）	0.05x / 0.10x	Flash缓存98%+会员0.05x = 百万tok才几分钱。豆包系偏好选Turbo（0.10x）
重点任务"分层上升"策略	1.Flash → 2.Turbo → 3.Qwen3.7-Plus → 4.GLM-5.2 → 5.K3	0.05x→0.10x→0.25x→0.40x→1.65x	期望积分消耗≈2.15x基准。比"一上来就Qwen（5x）"省2.3倍，比"一上来就GLM（8x）"省3.7倍
长/难任务（性能优先，不惜积分）	GLM-5.2 或 Kimi K3	0.40x / 1.65x	SWE-Pro 62.1全场第一 / Terminal 88.3全场第一。一次做对比省积分重要
前端设计 / 页面还原 / 设计稿转组件	Kimi K2.7-Code（截图=0.62x） + V4-Flash做80%脚手架	0.62x + 0.05x组合	K2.7是你截图里唯一的前端专项模型。先用Flash搭脚手架（省），最后K2.7审视觉（准），组合拳总成本几毛钱
多模态任务（截图写代码 / GUI自动化 / 多模态Bug复现）	Qwen3.7-Plus 或 MiniMax-M3	0.25x / 0.26x	Qwen的ScreenSpot 79分全球前五；MiniMax永久5折（你截图里是0.26x），只差0.01x随便选
纯Coding长任务（性能+积分双优）	GLM-5.2（会员0.40x专属补贴）	0.40x	SWE-Pro 62.1全场第一，原价性价比倒数第3 → 会员专属补贴0.40x后直接翻身到综合榜第6名，放大了37.5倍！

一句话收尾：「省积分」不是抠门不充值，而是先开会员拿到"积分购买力 ×10~120倍"的地基 → 再用最精准的模型分层调度 → 最后用缓存/分层上升策略再榨取1~5倍。三层叠加下来，你每天花3块钱的积分，干的是别人3000块的活——这才是"技巧便利店 · 如何省积分"的终极答案。

数据来源声明：本文所有价格与Benchmark数据均采集自 DeepSeek、智谱AI、Kimi(Moonshot)、火山引擎(字节)、MiniMax、阿里云(千问) 的官方API定价页、官方更新日志、官方技术报告与官方产品博客，辅以 Artificial Analysis、Arena.ai 等第三方公认评测平台的同源数据。所有估算值均已用「≈」与「*」明确标注，并公开了完整计算口径，欢迎按附录的公式复算指正。

附录、算法与数据口径说明（可复现）

本章节专门回答「你的数字是怎么来的」。如果你质疑任何一步，可以按下方公式自己算一遍，结果应与本文完全一致。

0.1 数据来源分级与公信力原则

所有数据分为3级，优先级高的优先使用，低的只在高优先级缺失时兜底，并明确标注「估算」字样：

可信度等级	数据类型	来源要求	本文中的案例
L1 官方真值	定价、基准分	厂商API定价页、官方发布日志、官方技术报告PDF、官方Change Log	DeepSeek定价1/2元、Terminal Bench 82.7（均出现在 api-docs.deepseek.com/updates）
L2 第三方公认评测	AII智能指数、Arena分数	已被全行业引用的独立第三方评测机构（Artificial Analysis / Arena.ai / BenchLM）	AII Flash=50, Pro=44（Artificial Analysis 2026-08-01榜单）；Frontend Arena 1586（Arena.ai）
L3 保守估算	缺失基准分	仅在L1/L2完全缺失时使用，必须向低估方向估算（避免抬高性价比指数），且明确标出「≈」符号	Doubao-Seed 2.1 Pro无官方Terminal分，用字节公告中"第一梯队"取同梯队下限≈80

禁止行为（本文严格遵守）：

禁止对性能分做高估方向的估算（有疑问时取保守低值）
禁止用「行业平均」「差不多」「应该有」这类模糊推断填充
禁止缺失数据静默跳过，必须在表格中填「—」并在备注中说明原因

0.2 综合均价计算公式（Price Avg）

为什么用(输入+输出)/2？因为实际Agent工作流中输入≈输出的1~3倍，没有绝对标准答案，取中值是争议最小的口径。

综合均价 PriceAvg = (官方输入价 + 官方输出价) / 2
单位：元 / 百万 tokens

示例（DeepSeek-V4-Flash）：

PriceAvg = (1.00元 + 2.00元) / 2 = 1.50 元/百万tok

0.3 价格倍率计算公式（Price Multiple）

为什么选V4-Flash为1.00x基准？因为它是本文讨论范围内官方定价最低的模型，作为"锚点"最直观。

价格倍率 PriceX = 该模型的 PriceAvg ÷ PriceAvg(DeepSeek-V4-Flash)
其中 PriceAvg(V4-Flash) = 1.50 元/百万tok（锚点）

示例（DeepSeek-V4-Pro）：

PriceX = [(3.00 + 6.00)/2] ÷ 1.50 = 4.50 ÷ 1.50 = 3.00x

0.4 综合性能分计算公式（PerfScore）——有加权理由

权重选择理由（为什么是Terminal×0.4 + SWE×0.3 + MCP×0.3）：

论坛主题是「模型才是节约的基本」+ Trae是编程+Agent工具链场景，因此三项核心指标：

权重	指标	选择理由	对应真实工作流
0.4	Terminal Bench 2.1	Agent的核心就是「终端操作+修bug+跑命令」，Terminal分数直接决定「能不能把活干成」	Agent自动执行任务
0.3	SWE-bench Pro	编程/软件工程的黄金标准，检验真实仓库PR级修改能力	写代码、重构、修bug
0.3	MCP Atlas / Toolathlon	Trae重度依赖MCP工具调用，这是「能不能正确调用工具」的核心	调API、连数据库、串联多步工具

公式：

PerfScore = TerminalBench × 0.4
          + SWEbenchPro   × 0.3
          + (MCP_Atlas 或 Toolathlon_Verified) × 0.3

缺失数据的处理规则（避免静默伪造）：

如果3项全有 → 直接代入
如果缺1项 → 分子分母同时压缩，剩余2项的权重等比例放大到和为1.0，并在表格中标「*」
如果缺2项 → 不参与综合性价比排名，只参与单项榜
如果是L3估算值 → 分数前加「≈」，性价比后加「≈」

示例（Kimi K3，缺SWE-bench Pro）：

Kimi K3：Terminal=88.3, SWE=—(缺), MCP=84.2
→ 按缺1项处理，权重等比例放大：
PerfScore* = 88.3 × (0.4/0.7) + 84.2 × (0.3/0.7)
           = 88.3 × 0.571 + 84.2 × 0.429
           = 50.4 + 36.1
           = 86.5*（标*号表示缺1项，不参与完整综合榜正式排名）

示例（V4-Flash 0731，SWE官方没公开但有NL2Repo=54.2 + DeepSWE=54.4）：

官方7月31日Change Log没有直接给SWE-bench Pro分，只给了DeepSWE=54.4和NL2Repo=54.2。SWE-Pro分数从第三方找是≈55-57左右，但为了严格遵守「官方真值优先」，本文用NL2Repo代替SWE并明确说明：

PerfScore（Flash_0731，用NL2Repo替代SWE并注明）：
= Terminal×0.4 + NL2Repo×0.3 + Toolathlon×0.3   ← Toolathlon=70.3（L1官方真值）
= 82.7×0.4 + 54.2×0.3 + 70.3×0.3
= 33.08 + 16.26 + 21.09
= 70.43  ✅（官方9项基准中有3项直接可用，无任何估算）

如果你坚持SWE-Pro必须是官方公布的SWE分而不是NL2Repo，那Flash的PerfScore就按「缺SWE」算：Terminal 82.7×(0.4/0.7) + Toolathlon 70.3×(0.3/0.7) = 77.4*（标*号）。两种算法下Flash的PerfScore仍然全部高于Pro Preview的65.86，不影响"Flash超Pro"的结论——这就是算法鲁棒性。

0.5 性价比指数公式（CostPerf Index）

核心：每1单位价格，能买到多少性能。越大越好。

CostPerf = PerfScore ÷ PriceX

示例（DeepSeek-V4-Flash 0731）：

CostPerf = 70.43 ÷ 1.00 = 70.43

示例（V4-Pro Preview）：

PerfScore(Pro) = 67.9×0.4 + 55.4×0.3 + 73.6×0.3
               = 27.16 + 16.62 + 22.08
               = 65.86  ✅（L1官方技术报告全3项齐）

PriceX(Pro)   = [(3+6)/2] ÷ 1.5 = 4.5 ÷ 1.5 = 3.00x

CostPerf(Pro) = 65.86 ÷ 3.00 = 21.95

验证"Flash反超Pro"不依赖算法权重：

Flash CostPerf / Pro CostPerf = 70.43 / 21.95 = 3.21倍
即便换成极端的Terminal占100%权重（纯Agent任务流）：
  Flash: 82.7/1.00 = 82.7
  Pro:   67.9/3.00 = 22.63  → 仍差3.65倍
即便换成极端的SWE占100%权重（纯Coding）：
  Flash NL2Repo 54.2/1.00 = 54.2
  Pro SWE-Pro 55.4/3.00 = 18.47 → 仍差2.93倍

→ Flash性价比是Pro的3倍左右，这个结论和权重选择几乎无关，这叫「算法鲁棒性验证」。

0.6 会员/平台倍率与折扣的取数口径

本文第五章的「会员真实倍率」直接采用你在Trae界面看到的最终扣费倍率（0.03x/0.05x/0.10x/0.25x/…），不再额外叠乘折扣层或充值层。其中 Qwen3.7-Plus 的 0.25x 是平台统一价，非会员同享，不属于会员折扣；其余如 V4-Flash、Seed-Code、Turbo、GLM-5.2 等是会员专属折扣。

若需跨平台比价，可用「厂商原价 × 平台折扣层」复算：有效倍率 = PriceX × 限时折扣层 × 充值倍率层。示例：某模型原价 2.67x，限时8折（0.80）× 充值 3.33折（0.333）≈ 0.89x。仅供参考，请以你实际扣费为准。

0.7 「Flash 0731 超过 Pro Preview」的验证算法（5分制，不是拍脑袋）

- 取双方都有L1/L2数据的对比项（Terminal、NL2Repo、AII、Frontend Arena、DeepSWE共5项）
- 每项谁高谁得1分，打平各0.5
- 结果≥3分就叫「超过」，≥4分叫「完胜」

对比项	V4-Pro Preview (4月)	V4-Flash 0731	Flash得分
Terminal Bench 2.1	67.9	82.7	1
NL2Repo	38.5	54.2	1
AII智能指数(L2)	44	50	1
Frontend Arena(L2)	1465	1586	1
DeepSWE(L1)	≈47(由SWE-Pro推算，非官方)	54.4(官方)	保守算0.5（Pro用了推算）
合计	—	—	4.5/5分 → 完胜

结论：在5项可量化对比中，Flash拿4.5分，完胜Pro Preview。这个结论不依赖任何加权和主观判断。

0.8 可复现性

这种「参数微调不改结论相对顺序」的属性，就是算法鲁棒性，也是这份榜单值得信的原因。

整篇帖子所有数字都由以上规则生成。你如果：

不同意权重（比如你觉得Terminal应该占0.5、SWE占0.5）
不同意某个会员/平台倍率取值
不同意把NL2Repo算入

那就改对应参数、按公式重算一遍即可——不会改变"V4-Flash性价比第一"“Qwen性价比高”"Kimi K3最贵"这三个核心结论的相对排序。

技巧便利店 · 如何省积分——选对模型，积分花得最少、活干得最值

技巧便利店 · 如何省积分——选对模型，积分花得最少、活干得最值

目录

一、先说结论：怎么选模型最省积分

二、官方定价一览（省积分的前提：先看清价格）

二点五、 Trae平台会员真实支付倍率（用户截图实锤，所有榜单以此为准）

三、官方Benchmark性能数据（省积分的前提：别为用不上的性能买单）

3.1 重点：V4-Flash 0731 vs V4-Pro Preview（Flash 完胜）

四、综合性价比榜单（厂商原价口径，非会员参考）

五、 Trae会员真实性价比终极榜单（用户截图×12组，所有省积分建议以此为准）

5.1 Seed-Code 专项奖（单文件代码修改专属）

5.2 震撼教育：会员 vs 厂商原价 性价比放大倍数

六、场景化省钱指南（日常/长程/重点 + 性能优先）

6.1 场景一：日常任务（占80%调用量）

6.2 场景二：长程任务（占15%调用量）

6.3 场景三：重点任务（占5%调用量，但失败代价最高）

6.4 四张卡片（含前端专项），存下来下次选模型照着挑

6.5 性能/成功率优先视角（何时该无视性价比）

七、省积分实操技巧（9条 · 会员真实倍率版）

选对模型 + 开会员 = 省99%的积分（最核心的节约）

分层调度才是Agent化的真正奥义（会员版）

善用Prompt缓存 = 再省80%~98%输入费（×会员倍率再省）

先看会员专属补贴再选模型（省积分的隐藏彩蛋）

后训练红利定律：永远优先等Flash正式版，而不是首发Pro Preview

非Coding场景，Flash永远是最优解（会员0.05x基本白送）

长程任务先开Flash + 缓存，别先烧Qwen/GLM

Seed-Code 当单文件Coding的"主力隐藏冠军"

关键任务分层上升策略（别一上来就烧顶配）

八、我的省积分实战配置推荐（会员真实倍率版）

附录、算法与数据口径说明（可复现）

0.1 数据来源分级与公信力原则

0.2 综合均价计算公式（Price Avg）

0.3 价格倍率计算公式（Price Multiple）

0.4 综合性能分计算公式（PerfScore）——有加权理由

权重选择理由（为什么是Terminal×0.4 + SWE×0.3 + MCP×0.3）：

0.5 性价比指数公式（CostPerf Index）

0.6 会员/平台倍率与折扣的取数口径

0.7 「Flash 0731 超过 Pro Preview」的验证算法（5分制，不是拍脑袋）

0.8 可复现性

5.2 震撼教育：会员 vs 厂商原价性价比放大倍数