方案2

上周三晚上10点，线上突然报警了：一个新接入的三方接口把我们“工单自动补全脚本”拖慢了，工程师群里刷屏。我打开某家AI会员准备问两句，结果显示“当日访问已达上限”。那一刻的无力感有点熟悉——之前三个月，团队里谁都能遇到额度打满、速度限流、插件权限不够等小麻烦。第二天早会我拍板：把会员全退了，做一次“免费AI工具”平替试验。两周后，实话说：用这5个免费AI工具替代AI会员后，我再也不想回去了。

我们“AI全栈实验室”的定位很简单：用AI工具做真实项目，记录踩坑过程和效率数据。本文就是一次完整的实践记要，也算一份面向开发者的AI工具推荐与AI会员平替手册。核心关键词：免费AI工具、AI会员平替、AI工具推荐。

下面按“症状描述 → 原因解释 → 操作步骤 → 注意事项 → 小结”的结构，分享我们最终留下的5件武器，所有示例可直接运行，且覆盖代码助手、文档问答、网页摘要、语音转写、票据OCR五个主流需求场景。

1）本地代码助手：VSCode + Continue + Ollama + Qwen2.5-Coder

• 症状描述
  • 团队日常最依赖的是代码补全和重构建议。会员好用，但常遇到额度限制、团队席位成本上涨、内网代码出不去等问题。
• 原因解释
  • 代码补全对实时性要求高、上下文多，本地LLM其实足够应对80%的开发场景；同时本地推理能避免代码出境的合规风险。
• 操作步骤

  1. 安装 Ollama（本地模型管理与推理）

     • Mac/Linux/Windows 官方安装脚本参考官网；国内下载慢时可尝试镜像或离线包。

     直接复制这段

     # 安装后拉取两个模型：通用和代码向
     ollama pull qwen2.5:7b
     ollama pull qwen2.5-coder:7b
     # 若显存不足，可选 3b/1.5b；若显存富余，可换 14b
     

  2. VSCode 装 Continue 插件（开源，本地优先）

     • 扩展市场搜索 Continue，安装完成后打开设置，选择 Ollama 作为后端。

     直接复制这段

     // .continue/config.json
     {
       "models": [
         {
           "title": "Qwen2.5-Coder (Local)",
           "model": "qwen2.5-coder:7b",
           "provider": "ollama",
           "completionParams": { "temperature": 0.2 }
         },
         {
           "title": "Qwen2.5 (General)",
           "model": "qwen2.5:7b",
           "provider": "ollama",
           "completionParams": { "temperature": 0.3 }
         }
       ],
       "context": {
         "git": { "enabled": true },
         "openFiles": { "enabled": true },
         "terminal": { "enabled": true }
       }
     }
     

  3. 命令行/脚本调用（便于自动化）

     直接复制这段

     # requirements: pip install requests
     import requests, json, time
     
     def ask_ollama(prompt, model="qwen2.5-coder:7b"):
         t0 = time.time()
         resp = requests.post("http://localhost:11434/api/generate",
                              json={"model": model, "prompt": prompt, "stream": False})
         resp.raise_for_status()
        
     

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