TRAE 省积分终极攻略：分阶段用模型，积分消耗直降 70%+
核心思路
很多人用 TRAE 的习惯是：一个模型从头干到尾。
但不同模型的积分倍率差距巨大。聪明的做法是——把任务拆成两个阶段，分别用不同的模型。
想方案用贵的（因为要用脑子）
写代码用便宜的（因为是体力活）
具体操作流程
第一阶段：分析问题 / 写 Plan / 写 Spec
用什么模型？
- 需要识别截图/设计稿/报错截图 → 用识图能力强的模型（倍率高的，比如 seed 2.1 pro 等）
- 纯文字需求分析 → 也可以用倍率适中的推理模型
Prompt 模板（关键！）：（这个
请帮我分析以下需求/问题：
[粘贴你的需求 / 贴上截图]
先写方案，不要写代码
⚠️ 注意：NotifyUser 批准方案 ≠ 编码授权，AI 立即停止等下一步（停止对话）。下一轮用户明确说“开始写代码/可以编码”才算正式授权，且仍遵循规则七的优先级流程。
为什么最后那句很重要？
如果你不加"不要写代码"，AI 会顺手把代码也写了，白白消耗高倍率模型的 token。方案阶段只需要它思考，不需要它动手。
第二阶段：按方案写代码
用什么模型？
- 切换到 DeepSeek V4 Flash 0731（倍率低，便宜），当然我写了一个帖子教你如何去白嫖免费的deepseekv4flash,感兴趣的可以看一下。
直接写：开始
为什么这样能省积分？
| 阶段 | 工作内容 | 推荐模型 | 倍率 | 消耗 |
|---|---|---|---|---|
| 分析/规划 | 理解需求、识别图像、设计方案 | 高能力识图模型 | 高（如 5x-10x） | token 少（只输出文字方案） |
| 写代码 | 按方案翻译成代码 | DeepSeek V4 Flash 0731 | 低（如 0.5x-1x） | token 多但单价极低 |
算一笔账：
- 传统方式：高倍率模型写方案+写代码，假设消耗 1000 token × 5倍率 = 5000 积分
- 分阶段方式：高倍率写方案（300 token × 5 = 1500）+ 低倍率写代码（2000 token × 0.5 = 1000）= 2500 积分
直接省一半，复杂项目甚至能省 70% 以上。
几个注意事项
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方案一定要写详细。 Spec 越具体，第二阶段低倍率模型写出来的代码质量越稳。别让它自由发挥。
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识图场景别省!!! 如果你要贴截图让 AI 看 UI、看报错、看架构图，这一步必须用支持视觉且识图能力强的模型，不然它"看不清"后面全白搭。
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切换模型时把方案复制过去。 TRAE 切换模型后上下文可能会丢，建议把第一阶段的输出手动复制到新对话里。
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代码写完如果有 bug，调试阶段可以再切回高倍率模型分析报错，定位到问题后再切回便宜模型改。
一句话总结
贵的模型负责"想"，便宜的模型负责"写"。
把思考的活和搬砖的活分开，积分自然就省下来了。
