外观
积分节省必看｜TraeWork 模型应该怎么选
Hello 大家好，我们在近期上了积分体系，有 Trae 友会问，如何使用可以让积分更耐用。
积分的背后代表的是每段对话中模型的 Token 消耗，输入和引用的上下文体量、多轮交互的长度、选用模型的差异以及工具调用返回内容的多少，都会直接影响最终的 Token 消耗与费用。
为什么会觉得积分不耐用？
原因有很多，最常见的就是“杀鸡用牛刀”。拿最贵的模型去做最简单的日常任务。
今天，从模型选择的维度，我们为大家分享如何正确选择合适的模型去完成工作，也可以节省日常使用的积分。
你可以不用懂任何技术，只要看完就能明白一件事：**什么任务该用便宜模型，什么任务才值得请贵模型，**从而让手里的每一个积分都花在刀刃上。
**一句话记住省钱心法：**简单的活(问答、翻译、总结)用最便宜的模型，难的活(写代码、跑复杂任务、看图看视频)才升级到贵模型。
用错模型 = 白花积分。
先搞懂四个花钱的关键词
先花 30 秒理解这四个词，你就能看懂有的模型 “为什么贵、为什么便宜”。
**Token：**模型按“字数”收费的计量单位。1 百万 token 大约相当于 75 万个汉字或英文单词。价格都是按“每百万 token 多少钱”来标的。
输入 / 输出：“输入”是你发给模型的内容（你的问题、贴进去的文档），“输出”是模型回给你的内容。输出通常比输入贵好几倍，所以让模型少说废话、别反复重跑，就是在省钱。
**多模态：**大白话就是“能不能看图、看视频、看截图”。能看的叫多模态模型，只能读文字的叫纯文本模型。你只发文字时，选纯文本模型往往更便宜。
**上下文：**指模型一次能“记住”多少内容，包括「系统提示词」、「工具定义」、「记忆文件」、「对话历史」和「自动压缩缓冲区」，你还没有正式开始任务的时候，可能你的上下文已经占据了一大部分。
一、七款模型速览
先来看当前模型一览表。
价格单位为每百万 token，“输入”指你发给模型的内容，“输出”指模型生成的回复。越往下贵，能力通常越强，但日常任务用不上那么强。
| 模型 | 厂商 | 能看图/视频？ | 一句话说明 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | DeepSeek | 否 | 最便宜最快，日常首选 |
| DeepSeek V4-Pro | DeepSeek | 否 | 高性价比旗舰，推理与编程强 |
| GLM-5.2 | 智谱 | 否 | 长程编程与 Agent 工程强 |
| MiniMax M3 | MiniMax | 是 | 编程 + Agent + 多模态兼备 |
| Kimi K3 | 月之暗面 | 是 | 能力最全，但也最贵 |
| Doubao-Seed-2.1-Pro | 字节跳动 | 是 | 旗舰多模态，复杂编程与长链路 Agent |
| Doubao-Seed-2.1-Turbo | 字节跳动 | 是 | 高频规模化调用的高性价比之选 |
同样一句日常问答，用 DeepSeek V4-Flash 的输出价是 $0.28，用 Kimi K3 是 $15，差了 50 多倍。
所以除非真的要看图或做高难任务，日常活儿千万别默认开最贵的那款。
二、按你想做的事来选择
找到最接近你需求的场景，直接用推荐的模型即可。每个场景都标了“为什么这么选”，帮你花得明白。
日常问答、写作、翻译、总结
这类通用任务对模型能力要求不高，但往往调用频繁、最费积分。
首选 DeepSeek V4-Flash**。**
**原因：**价格极低、响应快，能力足以覆盖绝大多数日常需求。只有偶尔遇到需要更强推理的复杂问题时，再临时切到 DeepSeek V4-Pro。
省钱小tips：这是最容易踩坑的场景——很多人图省事一直开着贵模型做翻译总结，积分就是这么悄悄烧掉的。
写代码、改 Bug、重构项目
编程是这几款模型的主战场，也是值得花钱的地方。
GLM-5.2 在开源模型中编程能力领先，尤其擅长接管整个代码库、做长链路重构和遵循工程规范，当前 GLM 5.2 模型 Trae 官方也有补贴
DeepSeek V4-Pro 在“让模型自己写代码”上同样是开源标杆，而且更便宜
预算充足、追求极致可选国产编程旗舰 MiniMax M3
省钱小tips：预算优先从 DeepSeek V4-Pro 起步，效果不够再往上加到 GLM-5.2，没必要一上来就用最贵的。
复杂的自主任务(让模型自己干活)
如果你要让模型自己拆解任务、调用工具、连续工作较长时间（比如自动查资料、写报告、跑一整套流程）。
推荐 Kimi K3、MiniMax M3 或 GLM-5.2。
它们都以“模型即 Agent”为设计理念：
Kimi K3 始终开启深度思考、能力最全面
MiniMax M3 曾自主连续运行十余小时完成复杂任务
省钱小tips：这类任务模型会“说很多话、跑很久”，输出量大、最烧钱。建议先把任务描述清楚、一次说透，避免模型反复试错空烧积分。
处理图片、视频等多模态内容
当你需要“看图看视频”时，只能在支持多模态的模型里选：Kimi K3、MiniMax M3 和 Doubao Seed 2.1 两款（Pro / Turbo）。
追求能力全面选 Kimi K3(原生支持文本+图像+视频)
追求**性价比和“操作电脑”**能力选 MiniMax M3
需要旗舰级视觉推理、看重工程交付选 Doubao-Seed-2.1-Pro
高频调用选更便宜的 Doubao-Seed-2.1-Turbo
省钱小tips：GLM-5.2 和 DeepSeek V4 系列是纯文本模型，看不了图。要读图却选了它们，任务根本做不了，等于白花。
模型生态与国内低门槛接入
如果你身处火山引擎生态，或希望用人民币计价、就近接入国产多模态旗舰，可考虑 Doubao Seed 2.1 Pro 和 Turbo。
面向复杂编程交付、长链路 Agent 执行和多模态视觉推理，可以选择 Doubao Seed 2.1 Pro
Turbo 能力接近但价格约为 Pro 的一半，更适合高频、规模化调用。
高并发、成本极度敏感的批量任务
比如给大量文本做分类、批量生成、线上客服等，既要便宜又要能扛并发，DeepSeek V4-Flash 是明确答案：价格是本列表最低，并发上限也最高。
三、按预算来选择
如果你更关心花多少钱，直接按下面三种情况快速对号入座。
| 你的情况 | 选它 | 为什么 |
|---|---|---|
| 预算有限，就想省钱 | DeepSeek V4-Flash | - 输入 $0.14 / 输出 $0.28，七款最便宜；开启缓存命中后还能进一步大幅降价 |
| 想要“性价比旗舰” | DeepSeek V4-Pro | - 价格只有 GLM-5.2 约三分之一，却有旗舰级推理、编程和知识能力，花小钱办大事 |
| 预算充足，要最强或要看图 | - Kimi K3 - GLM-5.2 | - 要多模态选 Kimi K3(能力最全，但输出高达 $15/百万 token，适合质量要求高、调用量不大) - 要顶级编程与 Agent 选 GLM-5.2 |
四、三步快速帮你判断
按这三个问题依次判断，一分钟锁定答案。
需要看图片或视频吗？
需要 → 在 Kimi K3 和 MiniMax M3 中选
不需要 → 进入下一步
是认真写代码或做复杂 Agent 任务吗？
是 → 选 GLM-5.2 或 DeepSeek V4-Pro
不是（只是日常问答/写作)）→ 进入下一步
在意成本吗？
很在意 → DeepSeek V4-Flash
想要更好效果、能接受略高价格 → DeepSeek V4-Pro。
**一句话总结：**不确定就先用 DeepSeek V4-Flash 试一试。如果它做不好、或需要看图/写复杂代码时，再往上升级。这样既不会一开始就烧积分，也不会耽误正事。
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