用了三天 GLM 写代码，居然跑了这么多 token

[abc0123xyz]

前几天看了这篇帖子 https://www.v2ex.com/t/1168880
感觉大佬们说的确实很有道理，就想自己试试看，搓点东西玩一玩
综合观察后（迫于贫穷），买了智谱最便宜的套餐

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拿来写 nodejs 后端，之前一直都是用 springboot 写后端的，这次正好换个新东西试试。

我是配合 claude cli 使用的，基本上不手敲代码，只提出需求与修改建议，甚至包括 git 提交推送，都是发四个字 [提交并推送] .......

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最开始是，cli 粘贴需求，并提交，然后复制提交 id ，贴到 trae ，让 trae 中带的 ai 审核并给出意见，再贴回 cli..

但是后来发现，还是得人工看一下，不能让 ai 随意发散思维，要不然有些简单的需求，会变得很复杂，当然也有可能是我使用的问题呢，正在摸索中。

有一点问题就是，ai 写的代码一般用的组件或者库都不是较新的，有些已经不推荐使用的，如果不进行人工干预，它就随便从兜里掏个库给你用....

最后，回归主题，想看看 token 使用量，就导出 excel 丢个 qwen 统计了一下，发现居然用了这么多。
有点怀疑是不是统计错了。。。

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日 token 数

账期(自然日)	用量（万，保留两位小数）
2025 - 10 - 29	169.43 万
2025 - 10 - 30	5639.88 万
2025 - 10 - 31	10377.60 万

每种模型使用 token 数

模型产品名称	用量（万，保留两位小数）
[ glm - 4.5 - air 0 - 32k 0 - 0.2k ] 模型推理	67.68 万
[ glm - 4.5 - air 0 - 32k 0.2k +] 模型推理	0.81 万
[ glm - 4.6 0 - 32k 0 - 0.2k ] 模型推理	612.00 万
[ glm - 4.6 0 - 32k 0.2k +] 模型推理	221.13 万
[ glm - 4.6 32 - 200k ] 模型推理	15285.29 万

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[infinityv]

好奇 claude code 使用 glm 的话 内置的 tool 能力能用上吗

[abc0123xyz]

@infinityv 内置的 tool 是什么？给我个提示，我试试，我还在摸索使用中

[sunny352787]

@infinityv 能用，只是得主动要求，比如告诉它：使用 task 工具分析 XX 文件夹内的所有文档，然后巴拉巴拉

[freefcw]

我用 qwen ，每次看统计也是很恐怖的，不过 90%都是 cached ，其实成本相对没那么恐怖

[TabGre]

claude code 的初始提示词就近 3w

[usVexMownCzar]

glm 有时候好用，有时候降智🫠
降智的时候括号都整不明白

[soleils]

最近 GLM 把我用红温了, 下午慢的一批, 而且还降智

[bigdogbigpig]

glm 还是太垃了，建议 codex ，glm 一个需求给我整 5 个来回，codex 一次就行

[jamme]

我今天在想如果能找到足够的乘客，是不是可以开 max 的车。

[abc0123xyz]

@jamme #9 不好判断每个人用量，其实个人用感觉 1200 的应该够了。
我用 240 的，用的快点 2 个小时就没了，然后只能等 3 个小时，1200 的 5 倍完全够了

[jamme]

@abc0123xyz #8 也是，确实不好计算用量，不过只要平均下来的次数不是那么紧张，且有余量的话，应该不会出现一个人超用导致其他人无法正常使用的情况。1200 是 600prompts ，2400 是 2400prompts ，也就是说假设 4 人车的话，就可以做到人均 1200 的调用次数。感觉好像还是划算的。

[abc0123xyz]

@jamme #11 互相信任的话，倒是可以。不熟的话，要是有人共享出去，用超量了谁也不知道是谁共享出去的

[jamme]

@abc0123xyz #10 确实没毛病

[abc0123xyz]

@jamme #13 不过可以试试给他们提需求，说是小型工作室用，需要知道每个人用量😂

[jamme]

@abc0123xyz #12 好想法！但那样的话，估计就是 business plan 了，价格可能就不一样了。

[crytis]

@abc0123xyz #14 再用个开源的系统路由一下到 glm ，每个人不同的 token