Qwen的token plan周额度耗尽了
只能把我的自动工作流切换到其他模型了
499套餐用了半个月，聊一下感受
先说结论，qwen3.8 max写代码能用，量不够用但比kimi699量大，前端不如K3和GPT5.6 sol
我自己的主力消耗是
AI领域新技术的调查和实践验证测评
用Agent做视频(Hyperframe)
开发我的Homerail
我自己订阅了Kimi的最高档年和GLM最高档年
还有ChatGPT的20x
为了同时做好多件事，homerail的开发几乎是自动化的，我出需求，codex出设计文档，做成issue交给autofix工作流，以及PR审查工作流。
把Qwen3.8 Max作为autofix的coding实施者是不错的，在codex出完整设计的情况下，质量很高，靠谱
PR审查是三路模型同时审查打分的机制，Qwen3.8 也相当靠谱。这个流程比较浪费token
用它尝试代替K3设计视频的MG动画，做不到K3的审美，也做不到GPT 5.6的严谨细节进度把控，所以这个场景没法用
但目前的窘境就是，token是远远不够的，我的issue量不大，但如果稍微勤奋点，它的额度很快就耗尽，即便是只做coding角色
看了下token plan一周额度5亿左右吧，我codex日消耗中位数差不多是这个级别
autofix工作流用dsv4 flash也能跑通的，所以在codex做设计的前提下，Qwen3.8不如dsv4flash 的token效率，但它用量比kimi的699要大的
下周Qwen3.8 27b发布，如果也能跑通autofix那我大头就解决了，可能也会减少dsv4 flash
另外还有马上发的GLM下个版本，我也会试试token效率
这个token plan适合谁？
没codex订阅，不做前端或者抢不到k3的人
GLM新套餐我没法比，我是老版本
如果没有复杂的编程任务dsv4 flash也够用了
所以我个人感觉阿里云的token plan
处于一个尴尬的位置
埋没了Qwen3.8 Max的强大
这个定价我也理解
大厂各个环节都比小厂成本高
(大小主要是看体制和人数)
所以结论就是模型很好用
配合多模态可以和k3掰手腕
但出身豪门，有点被拖累了
能定GPT谁会用它(token plan)呢？
自费测评总结啊，GLM新模型出来，我也会去试试
