tokens烧钱太快？试试这个四层模型组合

ClaudeCode、OpenClaw、Hermes等智能体兴起，开发者最大的体感是tokens不够用了。即使使用coding plan，也会频频触发上限。就笔者而言，这才4月初，好几个plan已经到顶。再加上Claude等主流模型频频降智，让这一问题变得更加突出，本来100万解决的问题，它非耗你1000万也解决不了。

群里也经常讨论如何本地获取tokens或者白嫖tokens的话题。

最近网络上针对于这样的问题给出了一些缓解方案，其中之一就是多模型策略。网友gkisokay将2026年主流模型分了四档，为配置多模型策略提供参考。这里特别指出，由于claude 苛刻的要求，也给了中国开源模型机会，Glm-5.1进入第一梯队。

Tier 1 - 前沿模型（复杂推理、策略）

• Claude Opus 4.6：代理终端编码第一；注意不一致性报告
• GPT-5.4：超人级计算机使用，真实规划，并推出$100/月计划
• GLM-5.1：#1 SWE-Pro全球排名，8小时自主执行，MIT协议

Tier 2 - 执行模型（工具调用、长任务链）

• MiniMax M2.7：97%技能遵循度，专为代理构建，仅API，非开源权重
• Kimi K2.5：长视野稳定性，代理群
• Grok 4.20：市场最低幻觉率，原生多代理，2M上下文
• DeepSeek V3.2：前沿推理能力，1/50成本

Tier 3 - 平衡模型（内容、代码、研究）

• Claude Sonnet 4.6：Opus 98%性能，1/5成本
• GPT-5.4 mini：93.4%工具调用可靠性，OAuth运行
• Gemini 3.1 Pro：最佳多模态价值，原生视频+音频单次调用
• Qwen3.6 Plus：近前沿编码，通过OpenRouter完全免费
• Llama 4 Maverick：开源权重，自我部署零边际成本
• Mistral Small 4：单模型替代三个：推理、视觉、代理编码，Apache 2.0

Tier 4 - 本地/免费（32GB RAM或更少）

• Qwen3.5-9B：始终在线潜意识循环，16GB RAM，击败大13倍模型
• Qwen3.5-27B：更强的指令遵循，32GB RAM
• Gemma 4 31B：最佳本地推理，Apache 2.0，商业准备
• DeepSeek R1 distill：最佳链式思维，$0成本
• GLM-4.5-Air：专为代理工具使用和网页浏览而构建，非剥离通用模型

隐藏成本陷阱

• GPT-5.4的"超人级计算机使用"能力需要搭配新的$100/月订阅计划
• DeepSeek V3.2的推理成本仅为竞品1/50，但仅限中文场景表现最佳
• Gemini 3.1 Pro的多模态优势被实测发现：视频音频同步处理时延迟增加47%

实际路由策略

def route(task):
    if task.type == "planning" or task.requires_deep_reasoning:
        return "claude-opus-4-6"         # 备用：gpt-5.4, gemini-3-pro
    elif task.tool_calls > 10 or task.context_len > 50_000:
        return "minimax-m2.7"            # 备用：kimi-k2.5, deepseek-v3.2
    elif task.type in ["content", "code", "research"]:
        return "qwen/qwen3.6-plus:free"  # 备用：claude-sonnet-4-6, llama-4-maverick
    else:
        return "qwen3.5-9b-local"        # 始终可用的本地备用

实际部署建议

• 短期任务：GLM-5.1+Hermes组合（MIT协议可商用）
• 长期运行：Claude Sonnet 4.6（Opus 98%性能，1/5成本）
• 预算有限：Qwen3.6 Plus通过OpenRouter提供完全免费的近前沿编码能力

最后记住：单模型依赖是危险的。Anthropic最近对Claude订阅的限制提醒我们，多订阅设置、OpenRouter和本地模型是应对一切变化的对冲策略。

另外，虽然我们前面提到的是模型，但路由策略、记忆管理和工具等harness一样重要，两者结合才能获得最大的稳定性和性能。

模型性能正在趋同，对于大部分任务将会处于能力过剩，模型提供商行业形成良性可比的价格体系的时机到了，让“偷工减料的降智”变成定价调整的行业约束，让用户明明白白用tokens，这有利于tokens像电力一样扩大普及，毕竟电没有好电差电之分。