上周 Vibe Coding 了一整周，从心潮澎湃到看账单心碎，最后摸索出一套让 API 费用直降 60%+ 的野路子。
先说背景
最近 OpenClaw 火了，Vibe Coding 这个概念也彻底出圈。我也没忍住，上周花了一整周时间用 AI 辅助写了一个 side project——一个帮我自动整理 Notion 笔记的小工具。
用 Claude Opus 写核心逻辑，GPT-5 debug，Gemini 写文档……体验是真爽，效率也是真高，一个人干出了以前三天的活。
然后我打开了 API 后台：
2月度消费明细:
├── Claude API: ¥287.60
├── OpenAI API: ¥156.30
├── Gemini API: ¥ 23.40
└── 总计: ¥467.30 🤯
一周，五百块没了。
我月薪就……算了不说了 😅
发现问题：80% 的钱花在了不该花的地方
冷静下来分析了一下调用日志，发现了一个很离谱的事情：
我 70% 的 API 调用其实是很简单的任务——写个正则、改个变量名、生成个 JSON schema、补个注释。这些活根本不需要 Opus 这种重量级选手出场。
但因为我懒，所有请求都走的 Claude Opus（最贵的模型），相当于请了一个首席架构师帮我搬砖。
这就好比你每天打车上班都叫劳斯莱斯——能到是能到，但没必要 💸
我的方案：按任务类型分配模型
想明白这一点之后，我把日常 Vibe Coding 的任务分成了三档：
🟢 简单任务 → 便宜快速模型
这类占比最高（约 60-70%），包括：
- 代码补全、变量重命名
- 生成样板代码（CRUD、schema）
- 写注释、生成文档字符串
- 简单的格式转换
推荐用： GPT-4o-mini / Claude Haiku / Gemini Flash
这几个模型速度快、价格低，这种活它们干得和大模型没区别。
🟡 中等任务 → 性价比模型
占比约 20-25%，包括：
- 函数级别的代码生成
- Bug 定位和修复建议
- 写单元测试
- 代码 review
推荐用： Claude Sonnet / GPT-4o / Gemini Pro
性价比最高的一档，大部分编码任务都能搞定。
🔴 复杂任务 → 顶级模型
占比只有 5-10%，但这才是真正需要花钱的地方：
- 架构设计和重构方案
- 复杂算法实现
- 跨文件的大规模代码改动
- 疑难 bug 的根因分析
推荐用： Claude Opus / GPT-5 / Gemini 2.5 Pro
这些任务的质量差异是真的大，顶级模型的输出质量明显高一个档次。
实际效果对比
按这个方案调整后，我又跑了一周做对比：
调整前（全部走 Opus）:
├── 总请求数: 1,247 次
├── 总消费: ¥467.30
└── 平均单次: ¥0.37
调整后（三档分流）:
├── 简单任务: 841 次 → Haiku/4o-mini = ¥ 28.60
├── 中等任务: 312 次 → Sonnet/4o = ¥ 74.80
├── 复杂任务: 94 次 → Opus/GPT-5 = ¥ 62.50
├── 总消费: ¥165.90
└── 节省: 64.5% 🎉
从 467 降到 165，省了将近 300 块，而且说实话代码质量几乎没区别。简单任务用小模型，输出完全够用。
实现方式：一个请求路由就搞定
一开始我是手动切换 API key 和 endpoint，写着写着烦死了——每次还得记哪个模型用哪个 base_url，改来改去的。
后来发现可以用 API 聚合平台来做这件事。我试了几个，最后在用的是一个叫 ofox.ai 的，国内做的，所有模型用一个 key 一个 endpoint 就行，切模型只需要改 model 参数。
代码大概长这样：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-key",
base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)
def smart_complete(prompt, complexity="low"):
"""根据任务复杂度选择模型"""
model_map = {
"low": "gpt-4o-mini", # 简单任务，便宜快速
"medium": "claude-sonnet-4-6", # 中等任务，性价比高
"high": "claude-opus-4-6", # 复杂任务，质量最佳
}
resp = client.chat.completions.create(
model=model_map[complexity],
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.3
)
return resp.choices[0].message.content
一套 SDK、一个 key，模型随便切。省了我管一堆 API key 的麻烦，也不用担心某个平台的 key 过期或者额度用完。
进阶：自动判断任务复杂度
手动分类还是有点累，后来我加了一个简单的启发式规则来自动分类：
def estimate_complexity(prompt: str) -> str:
"""简单启发式判断任务复杂度"""
prompt_lower = prompt.lower()
# 复杂任务关键词
hard_keywords = ["refactor", "architecture", "重构", "设计",
"debug", "optimize", "性能", "安全"]
# 简单任务关键词
easy_keywords = ["rename", "format", "补全", "注释",
"comment", "type hint", "schema"]
token_count = len(prompt.split())
if any(kw in prompt_lower for kw in hard_keywords) or token_count > 500:
return "high"
elif any(kw in prompt_lower for kw in easy_keywords) or token_count < 50:
return "low"
else:
return "medium"
# 使用
result = smart_complete(
"帮我写个用户注册的 CRUD",
complexity=estimate_complexity("帮我写个用户注册的 CRUD")
)
当然这个判断不完美，后续可以用一个小模型来做 router（类似 Martian 那个思路），但对于个人项目来说启发式规则已经够用了。
我踩过的坑
分享几个实操中的经验：
1. 不要迷信 "最贵 = 最好"
很多简单任务，Haiku 和 4o-mini 的输出质量跟 Opus 是一样的。我做过 50 组对比测试，简单代码补全的正确率差距不到 2%。
2. 上下文长度才是真正的成本大头
与其总是发长 prompt，不如把问题拆小。一个 3000 token 的 prompt 拆成三个 500 token 的，总 token 量差不多，但每次都能用小模型处理，成本差很多。
3. 模型各有擅长
这是我实测下来的感受（个人体验仅供参考）：
| 任务类型 | 最佳选择 | 原因 |
|---|---|---|
| Python 代码生成 | Claude Sonnet | 代码风格最好，注释清晰 |
| TypeScript 类型体操 | GPT-4o | TS 的类型推导比较准 |
| Bug 分析 | Claude Opus | 推理链路长，能找到根因 |
| 写文档 | Gemini Pro | 中文表达自然，废话少 |
| 快速补全 | GPT-4o-mini | 响应快，价格低 |
4. 国内访问海外 API 的延迟问题
直连 OpenAI / Anthropic 的 API 延迟经常 3-5 秒，体验很差。用了聚合平台之后走国内加速节点，延迟降到 1 秒以内，这个提升比省钱更让我爽。
总结
Vibe Coding 是真的好用，但 API 费用也是真的肉疼。核心思路就一句话：
用对的模型做对的事，别拿 Opus 当 Haiku 使。
简单任务用便宜模型，复杂任务才上大杀器。这一个改动就能让你的 API 账单直降 60%+，不影响代码质量。
如果你也在 Vibe Coding，试试多模型搭配的思路，钱包会感谢你的 🫡
我是 ofox，独立开发者，日常分享 AI 编程实战和踩坑经验。觉得有用的话点个赞 👍 关注一下不迷路～
