最近，随着 TRAE 全新积分体系上线，有些 TRAE 友会问：如何使用才能让积分更耐用？
实际上，很多时候并不是积分不够，而是模型没选对。
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，不知不觉就消耗了更多积分。
当然，模型只是影响积分消耗的因素之一。每次对话中模型处理的 Token 数量都会影响最终消耗，包括输入和引用的上下文体量、多轮对话，以及工具调用返回的信息量等。
这篇文章，我们就先从模型选择的维度开始，教大家如何根据不同任务选择合适的模型。
你不用了解任何技术原理，只需要记住一件事：什么任务该用便宜模型，什么任务才值得请贵模型。学会这一点，就能让每一个积分都花在刀刃上。
先搞懂 4 个影响积分消耗的关键词
先花 30 秒理解这 4 个概念，你就能明白：为什么有的模型更贵，有的模型便宜。
Token：模型按“字数”收费的计量单位。无论是输入还是输出，都会消耗 Token。通常 100 万 Token 大约相当于 75 万个汉字或英文单词。
输入 / 输出：“输入”是你发给模型的内容，例如问题、文档或图片；“输出”则是模型生成的回答。大多数模型的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。如果只是日常文字问答，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消耗。
7 款模型速览
在聊怎么选模型之前，先看一眼目前支持的模型和价格。
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。模型越往下，能力越强，价格也越高。但日常任务，其实用不到那么强的模型。
本文中提到的 DeepSeek V4-Flash 包括 Preview 版和正式版
模型不是越贵越好，而是越适合越好。日常问答、写邮件、整理文档等轻量任务，优先选择轻量模型；只有在复杂推理、编程、多模态理解等场景下，再考虑使用高性能模型，才能让积分花得更值。日常活儿千万别默认开最贵的那款！
按你想做的事来选择
不用纠结模型参数，也不用记价格。找到最接近你需求的场景，直接选择推荐模型即可。我们也会告诉你为什么这么选，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，但往往是使用频率最高、也是最容易“烧积分”的场景。
推荐模型：DeepSeek V4-Flash（首选） → DeepSeek V4-Pro（复杂任务）
为什么这么选？
价格极低、响应快，能力足以覆盖绝大多数日常办公需求。只有遇到需要更强逻辑推理、复杂分析时，再切换到 DeepSeek V4-Pro 即可。
💡 省积分 Tips
分享一个最容易踩坑的场景：很多人图省事一直开着贵模型写邮件、做翻译、总结文档，积分就是这样被悄悄烧掉的。
写代码、修 Bug、重构项目
编程是最值得把积分花出去的场景。
推荐模型：
GLM-5.2：在开源模型中编程能力领先，擅长大型代码库、长链路重构、Agent 工程，目前 TRAE 官方还有补贴。
DeepSeek V4-Pro：编程能力强、而且更便宜，在“让模型自己写代码”上同样是开源标杆。
MiniMax M3：国产编程旗舰，预算充足、追求极致时可以选择。
💡 省积分 Tips
建议从 DeepSeek V4-Pro 开始，如果效果不能满足需求，再升级到 GLM-5.2 或 MiniMax M3，没必要一开始就选择最贵的模型。
复杂自主任务（Agent）
如果希望模型自己拆解任务、调用工具、持续执行较长时间，例如自动调研、生成报告、完成完整工作流。
推荐模型：Kimi K3、MiniMax M3、GLM-5.2
为什么这么选？
Kimi K3：始终开启深度思考，综合能力最全面。
MiniMax M3：适合长时间自主执行复杂任务。
GLM-5.2：在工程化 Agent 场景表现优秀。
💡 省积分 Tips
这类任务模型会“说很多话、跑很久”，也是最容易消耗积分的场景。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
如果需要让模型看图片、截图或视频，只能选择支持多模态的模型。
推荐模型：Kimi K3、MiniMax M3、Doubao-Seed-2.1（Pro / Turbo）
不同需求可以这样选：
Kimi K3：综合能力最强，原生支持文本、图片、视频。
MiniMax M3：兼顾多模态、Agent 和操作电脑能力，性价比较高。
Doubao-Seed-2.1-Pro：适合复杂视觉推理、工程交付等专业场景。
Doubao-Seed-2.1-Turbo：能力接近 Pro、更便宜，更适合高频调用。
💡 省积分 Tips
DeepSeek V4 系列和 GLM-5.2 都是纯文本模型，无法理解图片和视频。需要读图时，一开始就要选择支持多模态的模型，避免白花积分。
模型生态与国内低门槛接入
如果希望使用人民币计费，或者已经使用火山引擎生态，可以就近接入国产多模态旗舰，优先考虑 Doubao-Seed-2.1 系列。
Pro：复杂编程、多模态推理、长链路 Agent。
Turbo：能力接近 Pro，价格约为一半，更适合高频、规模化调用。
高并发、成本极度敏感的批量任务
例如文本分类、批量生成、客服回复等需要大量重复调用的任务，需要既便宜又能扛并发。DeepSeek V4-Flash 是明确答案：它是目前价格最低、响应最快的模型之一，非常适合高频、规模化任务，也是控制积分消耗的最佳选择
预算有限？这样选最划算
如果你更关心积分消耗，直接按下面三种情况快速对号入座：
三步帮你快速判断
如果还是拿不准，按下面三个问题判断即可：
需要看图片或视频吗？
✅ 需要 → Kimi K3、MiniMax M3 或 Doubao-Seed-2.1 系列
❌ 不需要 → 进入下一步
需要写代码、重构项目，或者完成复杂 Agent 任务吗？
✅ 需要 → GLM-5.2 或 DeepSeek V4-Pro
❌ 不需要（只是日常问答/写作）→ 进入下一步
希望尽可能节省积分吗？
✅ 是 →DeepSeek V4-Flash
❌ 更看重效果 → DeepSeek V4-Pro
以上就是本次为大家带来的积分选择技巧。
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