AiiOnly Token Plan 实测：Standard 档，把 12 款大模型接进 PyCharm 写完三种形态

我先后开过三家的模型会员，最后都卡在同一个地方。写 Python 的时候，GLM 改架构稳，DeepSeek 干粗活便宜，Kimi 读长日志靠谱。可它们散在三个后台、三份账单里，切一次要重新登录一遍。换成 AiiOnly 的 Token Plan 之后，我在 CC Switch 里配了一次供应商，PyCharm 里就能换着模型干活。实测两周，Standard 档 79 元/月，大半天跑通了 HTML、桌面应用、H5 三个形态。

先把这次实测的路线交代清楚，就三步：

1. 1. 在 CC Switch 里把 AiiOnly 配成一个供应商
2. 2. 在 PyCharm 里用两条路径调用模型：Claude Code 和 Python SDK
3. 3. 拿三个真实小项目验收：HTML 日志看板、桌面待办工具、H5 记账页

它卖的不是「更便宜的 Claude」，是把「这活该用哪个模型」的选择成本压到接近零。

一、它到底卖什么：一份订阅，一个额度池，12 款模型

Token Plan 是大模型聚合订阅。一份订阅计划、一个 API Key，就能调用 12 款主流模型。它们共享同一个 Credits 额度池。

目前平台上能调到的是这些：

• • DeepSeek 系：deepseek-v4.1-flash、deepseek-v4-pro-0813、deepseek-v4.1-flash-0731
• • GLM 系：glm-5.3、glm-5.2、glm-5.1
• • Kimi 系：kimi-k3、kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5
• • MiniMax 系：minimax-m3、minimax-m2.5

名字看着像型号轰炸。其实按用途分，就三堆东西。

带 flash 后缀的，是干粗活的，出字快、单价低，写样板代码不心疼。glm-5.x、kimi-k3、deepseek-v4-pro 这几个，是主力干活的，代码和推理都在线。kimi 的长上下文版本是啃长文的，几千行日志丢进去它不会崩。

价格是四档梯度：Lite 29 元/月，Standard 79 元/月，Pro 249 元/月，Max 499 元/月。差价主要买的是 Credits 额度，不是功能阉割——四档调的模型是一套。

我选 Standard 这档，理由很实在。我一天写码六七个小时，Lite 的额度我估过，撑不到月底；Pro 那档对我的用量又有点富余。79 元这个位置刚好卡在我能接受的区间。

Credits 是这整套东西的计价单位。它跟按量付费最大的区别在这儿：所有模型从同一个池子里扣，不用像以前那样在四个平台分别充值、分别看余额。

二、上手：CC Switch 里填三个字段，六分钟跑通

中间为什么非要夹一层 CC Switch？因为 Claude Code 说的是 Anthropic 那套方言（/v1/messages），而不少模型服务只认 OpenAI 那套（/v1/chat/completions）。两边请求体格式不一样，硬接会报错。

CC Switch 在这里干的活，就是个转换插头。Claude Code 照自己的方式发请求，它负责翻译成 AiiOnly 听得懂的格式。

整个配置过程是这样的（基本大家都知道，这里就不做详细赘述）：

1. 1. 下载 CC Switch（Windows 直接拿 .msi 安装包或便携版 .zip）
2. 2. 打开后切到 Claude Code 面板，右上角点 + 添加供应商
3. 3. 选「自定义配置」，填供应商标识、API Key、请求地址
4. 4. 打开「需要本地路由映射」，配好模型映射，回到主界面点启用

这里有三个坑，我挨个踩过。

第一个坑：请求地址别自己拼。 我一开始下意识在后面补了 /v1/messages，结果 404。地址填到根就行，剩下的事工具自己会办。

第二个坑：模型 ID 用小写的控制台 ID。 界面上写的是「GLM-5.2」这种展示名，实际请求要填 glm-5.2。第一次我照抄了展示名，报模型不存在，还以为是密钥的问题。

第三个坑：改完配置要新开终端。 老会话里环境变量还是旧的，改了不生效，会让人以为配置没保存上。

（插一句：模型映射那块，Claude Code 内部有三个槽位——Haiku、Sonnet、Opus，分别对应轻活、日常、重活。我的映射是：日常走 glm-5.2，重活走 glm-5.3，轻活走 deepseek-v4.1-flash。）

2.1 它到底改了什么：看一眼 settings.json

CC Switch 做的事说穿了不神秘。它帮你把 settings.json 改掉，省得你手动编辑。

// ~/.claude/settings.json（Windows: C:\Users\<用户名>\.claude\settings.json）
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的TokenPlan密钥",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://llm.aiionly.com",
    "ANTHROPIC_MODEL": "glm-5.2",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-v4.1-flash",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.2",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.3"
  }
}

看明白了这段配置，CC Switch 的各个输入框就都能对上了。所谓「模型映射」，就是这里的三个 DEFAULT_*_MODEL。

2.2 验证：一行命令看清链路

配置完别急着开项目。新开一个终端，敲 claude，进去输 /status。

看到 base url 指向 AiiOnly 的地址、模型是 glm-5.2，链路就是通的。这一步花不了一分钟，能省掉后面一大堆「到底是模型的问题还是配置的问题」的扯皮。

说句实在话，这套流程对没折腾过环境变量的人不算友好。但 CC Switch 把它变成了填空：三个字段，一个开关。我第二次装（换到另一台笔记本）只用了六分钟。

三、PyCharm 里的两条路：让 AI 写代码，和让代码调 AI

配好之后，PyCharm 里其实能玩出两条路。

一条是开发期用的：让 Claude Code 帮你写项目代码。另一条是运行期用的：你自己写的 Python 程序去调模型。

这两条路我都用上了，后面三个项目就是它们的组合产物。

3.1 路线一：内置终端里跑 Claude Code

PyCharm 按 Alt+F12 调出内置终端，敲 claude 回车。

它跟普通聊天窗口的区别在于：它能直接读写你项目里的文件。你说「把 log_parser.py 里的正则改成支持多行匹配」，它是真去改那个文件，改完还能自己跑一遍看有没有语法错误。

这一步不算 PyCharm 专属能力，但胜在顺手——代码在上面开着，终端在下面敲着，改完立刻能看结果。

提示词：帮我在test.py文件里面写个系统性能监测页面，科技风格

生成的代码和启动服务

页面效果，数据实时刷新，不得不说相当哇塞了！

3.2 路线二：Python 代码直接调模型

有些场景需要程序自己调模型。比如批量处理一千份文档，总不能让 AI 一条条手敲。这时候就用官方的 anthropic SDK，把地址指到 AiiOnly。

# pip install anthropic
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-你的TokenPlan密钥",
    base_url="https://llm.aiionly.com",   # 控制台给什么填什么
)

resp = client.messages.create(
    model="glm-5.2",                      # 用控制台里的小写模型 ID
    max_tokens=512,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "写一个 Python 函数：统计日志文件里 ERROR 出现次数，按小时分桶",
    }],
)
print(resp.content[0].text)

跑出来的东西大致是这样：

from collections import Counter
import re

def count_errors_by_hour(path):
    """统计日志中 ERROR 按小时分布"""
    bucket = Counter()
    pat = re.compile(r"(\d{2}):\d{2}:\d{2}.*?ERROR")
    with open(path, encoding="utf-8") as f:
        for line in f:
            m = pat.search(line)
            if m:
                bucket[m.group(1)] += 1
    return sorted(bucket.items())
    

res = count_errors_by_hour("log.txt")
print(res)

换模型就是改一个字符串。 这是整件事里我最喜欢的一点：

for model in ["glm-5.2", "deepseek-v4.1-flash", "kimi-k3"]:
    resp = client.messages.create(model=model, max_tokens=256, messages=[...])

同一段代码，把模型名从 glm-5.2 换成 deepseek-v4.1-flash，成本立刻降一档。不用换 Key，不用换地址，不用重新开户。

我原来最烦的就是这件事：想换个模型试试，得先去那个平台注册、实名、充值、生成 Key，一圈下来兴致都没了。现在这一步的成本是零，想比就比。

四、验收：大半天跑通三种形态

光说接线不算数。我用三个真实小项目来验收，形态分别是 HTML、桌面应用、H5。

三个项目的需求描述都由我写，代码主要由模型出。我的角色更像产品经理加验收员。

4.1 形态一：HTML——把日志变成能看的看板

需求：读一个 200MB 的 Nginx 日志，按小时统计请求量和 5xx 占比，输出一个自己能打开的 HTML 页面。

过程：主体代码 glm-5.2 一次给出来了，单文件 HTML，图表用的是内联 SVG，不依赖任何 CDN。这点值得夸一句——它主动避开了外部依赖，我这段代码是要在内网跑的，引 CDN 反而会挂。

改动：来回改了四轮。第一轮时间轴太密看不清，第二轮加了小时过滤，第三轮把 5xx 单独标红，第四轮调了配色。

结果：一个 480 行的 HTML 加 120 行 Python 解析脚本，跑 200MB 日志大概 11 秒。

这里有个真踩的坑：日志时间戳带了时区，模型第一版按 UTC 分桶，对出来的数据全错了一小时。我盯着图表看了半天才发现。改起来简单，一行代码，但不盯着看很容易直接信了。

4.2 形态二：桌面应用——tkinter 写个待办工具

需求：一个桌面小工具，能记待办、按项目分标签、数据存本地 JSON、能导出。

过程：这轮我换成了 kimi-k3。选它的原因是需求里有「导出 Markdown」和「本地存储结构设计」两块，偏逻辑，不是纯代码量。

tkinter 的界面代码有个特点，容易写得又臭又长。它给出的版本把界面和数据层分开了，store.py 管数据，ui.py 管界面。这个结构不是我要的，是它自己拆的。

改动：三轮。加了个「按截止日期排序」，把按钮从文字改成图标，修了一处窗口关闭后进程不退出的 bug。

结果：约 300 行，打包成 exe 之后 11MB。

4.3 形态三：H5——手机上能用的记账页

需求：单文件 H5，手机浏览器打开就能用，记一笔支出、看当月汇总，数据存 localStorage。

过程：这轮用了 glm-5.3。移动端适配的细节比前两个多，我需要它在响应式和触摸交互上多想一层。

它确实多想了一层——主动加了 viewport 的 viewport-fit=cover 处理刘海屏，输入框默认调起数字键盘。

改动：五轮，最多的一轮。主要是样式：字号在窄屏上偏大、按钮的点击热区太小、汇总卡片在小屏上折行。

结果：260 行，单文件，丢到手机浏览器里直接用。

使用总结一下：

三个形态跑完，算下来累计花了大半天。真正的瓶颈不在模型出代码，在我描述需求。 我前两次提的「帮我做个记账页」，出来的东西都要大改；后来学乖了，先写清楚「给谁用、在什么设备上、数据存哪」，返工次数立刻降下来。

五、12 款模型怎么分工：我的任务分配表

模型多了会有一个新问题：到底该用哪个？我按两周的实际使用，整理了一张分工表。

有个实测发现值得说：同一道题换模型，差异更多在「过程」上。

我拿一个「给现有函数补测试」的任务分别跑了 flash 版和 pro 版，测试都能跑通。但 flash 版直接开写，pro 版先把函数的边界条件列了一遍。跑通是一回事，后面维护是另一回事。

我现在的习惯是：拿不准的活先用 flash 版跑一稿，看看方向对不对。方向对了，再换 pro 版重做一遍。这一套下来，额度比全程用大模型省下来将近一半。

六、成本账：79 元/月，跟单买差多少

先看我这两个月的真实消耗。三个形态项目全流程走完，控制台里显示累计用了大概 41 万 Credits，占我 Standard 档当月额度的 6% 出头。

也就是说，照这个强度，我的额度是严重富余的。真正吃额度的是那些反复让模型读大文件的轮次——一次丢进去两万行日志，比写十次小函数还费。

这张表里的「单一模型官方订阅」和「按量付费」不是指某个具体产品，是两套通用思路。三种方案没有绝对好坏，看你的用量曲线和使用习惯。

算笔细账：我原来为了「该用哪个模型」这件事，在四个平台充过值。最尴尬的是有两次充完用了不到三分之一，剩下的就一直躺在那儿了。现在一份订阅把这些都收拢了，这是我换过来的最直接理由。

七、AiiOnly更多使用

7.1 WorkBuddy 接入：模型同步过去就能用

WorkBuddy 是一款 AI 助手工具，日常对话、写作、任务自动化都在里面做。接入方式不复杂：在 AiiOnly 开通模型之后，通过 Agent 路由把模型同步到 WorkBuddy，密钥和配额统一管。不用再逐个填 API 地址，就这么简单。

跟上面配置claudecode一样，把key引入WorkBuddy，也可以在WorkBuddy里面直接使用配置的自定义模型，如上图。

对同时用几个 AI 工具的人来说，这种「配一次、处处用」的体验是实实在在的省事。省的是重复配置的功夫。工具越多，越能感觉到统一管理的价值。

7.2 AI 生产力工作站：把模型池变成工作台

桌面客户端（Windows / macOS 都有）聚合了六大块能力：智能对话、圆桌多模型对话、自主 Agent、工具箱、Token Plan、Agent 路由。充值、创作、模型管理都在一个客户端里，不用来回跳官网。

和这份订阅关系最紧的是统一管理。API 地址自动填充、配置一键检测，文生文、文生图、图像模型按厂商分组，主流厂商基础包直接开通。充值即用。

相当于把我在第二节里手动填的三个字段，做成了界面上的点击。对不想碰配置文件的人，这条路门槛低得多。

另一个有意思的是圆桌多模型对话：把几款模型拉进同一个会话，同一道题并排看它们的回答。挑模型的时候，比一个个开窗口问，快多了。

移动端 APP 支持对话和图片生成，会话与创作内容多端同步，客户端静默自动更新。桌面端全功能、手机端轻量补充，这个分工挺合理。

7.3 VeryClaw：让 AI 在本地替你干活

VeryClaw 是 AiiOnly 生态里的本地化 AI Agent 助手，定位和前面的「对话」不太一样：通过自然语言下发指令，让电脑自动处理文件整理、资料检索、文档创作、代码辅助这类事。说白了，是个装在本机的数字打工人。

它的四个卖点里，我最在意第一个：文件处理在本地完成，敏感资料不上传云端。 让 Agent 批量整理文件这种事，最怕的就是资料被传到别处。本地跑，这个顾虑小很多。

另外三点也实用：无需脚本基础，自然语言就能创建自动化任务；支持异步远程下发，电脑后台自己跑文档整理；场景覆盖办公、创作、开发、电商运营。

说到底，Token Plan 卖的不是一串 API，是一整套「模型怎么用起来」的入口。命令行、桌面客户端、本地 Agent、智能体工具，四条路通向同一个额度池，你挑顺手的走。

八、结论

如果你的日常是「多个模型换着用」，这份订阅值得开。 它解决的不是模型能力问题，是模型管理问题——这一层以前全靠人肉切换，现在被压成了一次配置。

如果你只用一个模型，别买。 你为 11 款用不上的模型付了钱。如果对稳定性要求到了苛刻的程度，也别买。 聚合链路多了一层，就多了一层不确定性。

我的用法是 Standard 档起步，先跑一个月看实际消耗，再决定要不要升降档。按我现在的用量，Lite 档其实也够，但 79 元买个不焦虑，我觉得划算。

真正决定效率的不是你订了几款模型，是你有没有把「选模型」这件事本身变成零成本。

两周实测下来，它在我这儿的位置很清楚：不是一个更强的模型，是一个更少折腾的模型入口。

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