我退了Trae，换上了这套AI工具链
从Trae退订到VSCode + Copilot重组，老刘分享AI IDE选型的真实踩坑经历，以及顶级模型、量大管饱层、免费层的三级模型搭配方案。
大家好，我是老刘
上个月，我终于把用了快1年多的Trae订阅给退了。
不是冲动，是攒了好几个月的失望，最后被一件小事引爆的。
那天下午，我让Trae（Gemini 3.1pro）帮我收集几个平台的模型价格。它愣是没找到本机已经装好的playwright，自己又下了一个，装完还卡住了。我盯着终端里滚了半页的报错，看了看表，这活儿在Claude Code里3分钟能搞定，它在Trae里折腾了20分钟。
同样的任务，换到VSCode + Copilot上，直接识别了本机环境，打开内置浏览器抓数据，一气呵成。
就这么一个对比，我知道是时候换了。
今天这篇文章，我把从Trae到VSCode + Copilot的完整切换过程跟大家聊聊，顺带分享一下我现在的模型搭配方案。
当初为什么选Trae？
先说说我当初选Trae的三个理由，可能很多人跟我一样。
第一，国际版可以直连顶级模型，不用折腾代理。
我的工作场景比较特殊。经常需要用VPN连客户内网，不同客户的VPN还不一样，笔记本里装了一堆VPN客户端。如果AI IDE本身也依赖代理才能用，跟客户的VPN就会打架。Trae国际版刚好解决了这个问题——直连Claude、GPT、Gemini，不用额外配网络。
第二，早期还能用Claude。
Trae国际版早期是可以使用Claude系列最新模型的。
别看各种benchmark天天换榜首，真到了企业级项目里，Claude遵守规范、不偷偷改你老代码，整体使用效果是目前体验最好的。
之前做一个项目，用某个国产2.7版本模型让它给一个静态列表加一行内容，它把原来的一行给我悄悄删了。
所以老刘在AI编程中一直保留用Claude兜底的习惯。
第三，改成Token计费之前，配额很充分。
那会儿即使Claude被砍了，GPT和Gemini还在，相当于买了个顶级模型兜底。
我的主力是国内的code plan，叠加客户端提供的一些API，绝大多数情况都够用。少数情况用gpt或者gemini处理复杂问题。
可惜好景不长，切换到按token计费后基本就坚持不了几个大型任务了。
Trae出了什么问题？
要说一个具体的"退订时刻"，其实没有，是一个渐进的过程。
模型阵容缩水太严重。 GPT最新只到5.4，还总在排队。之前用得顺手的GPT-5.3 Codex也被下掉了。相当于顶级模型只剩Gemini 3.1 Pro，还是Google很久没更新的版本，连Gemini 3.5 Flash都没上。
花了钱，可选择越来越少，这就很难受。
功能迭代明显放缓。 早期更新挺勤快，觉得背靠字节未来可期。但后来重心转向了Solo这类产品方向，IDE本身的核心能力反而停滞了。
最典型的就是Subagent，到现在还没做。这对AI IDE来说太关键了，执行命令行经常会刷出大量输出，全塞进主任务会快速稀释上下文。Subagent能把子任务隔离开，保住主任务的上下文质量。
我理解这个功能实现起来复杂度不低，但作为付费用户，等了半年没等到，确实没法继续等了。
退订之后，我选了谁？
说实话，自从用上Cursor、Trae这类AI IDE之后，Android Studio我已经很久没打开过了。现在退了Trae，我不想再折腾一个新的第三方IDE。
最终选了VSCode + Copilot。
原因很直接：
VSCode我本来就熟。 AI时代之前就一直在用，只是当时AS是主力。现在微软把Copilot原生集成进了VSCode，不需要额外装插件，开箱即用。再搭一个Claude Code插件，工具链就齐了。
启动速度差距明显。 VSCode几乎秒开。Trae每次启动都要等上好一阵，这种日积月累的等待比想象的更消耗耐心。
Agent能力更强。 就像开头说的那个playwright的例子。Copilot能直接调用本机环境，在内置浏览器里操作，Trae在同样的任务上卡壳了。VSCode的生态和微软的工程能力，在工具链整合上确实更成熟。
Copilot支持Subagent。 这是促使我切换的关键因素之一。子任务隔离、上下文不被污染，这对复杂项目的开发体验影响很大。当然并不是说仅仅一个Subagent功能，而是作为一个Harness系统，方方面面的细节是否做到位了。
当然，混合使用不同工具仍然是现阶段最高效的方案。我现在的搭配是：Copilot处理日常开发，Claude Code偶尔攻坚复杂任务。 碰到需要深度调试的bug还是需要手工去处理的。所以vscode作为一切的基础是非常好的保障。
聊聊模型怎么选
最近被问得最多的就是模型选型，虽然这不是今天的主题，但既然大家关心，就简单分享一下我的三层搭配思路。
顶级模型：必须有，但不必当主力
我一直说，AI开发一定要有顶级模型兜底。日常你可以不用它，但碰到复杂任务、关键任务，必须能随时切过去。
目前我用的是Claude Sonnet 4.6和GPT-5.5，通过Openrouter充值调用。只有特别复杂的场景才上Claude Opus。
这里提醒一句：选AI中转一定选大平台。那些特别便宜的小中转站，你不知道底层模型是不是真的跟标注一致，数据安全更是没有保障。
量大管饱层：日常主力，国产模型性价比无敌
为什么需要这一层？因为啥任务都用Opus，再省也扛不住。
这里有一个关键：当你把任务拆得足够细，对模型能力的要求会大幅降低。
上周见了一个客户，用figma出设计稿，然后一股脑扔给AI。生成出来的代码还原度还算高，但是非常卡顿，而且有些细节和设计稿还是不一致，老板很不满意。所以他们搞不定了找到我进行二次开发。
我的做法是一个页面一个页面拆，甚至每次只交给AI页面中的一个模块。明确告诉AI用什么状态管理类、页面和UI有哪些基类、接口怎么定义的。把约束条件喂够，Qwen 3.7 Max这个级别就能干得很好。
因为越是长程任务，越考验模型的推理能力。把任务拆短后，顶级模型和第二梯队的差距就没那么明显了。
现在deepseek和qwen都在打折，kimi 2.7 code和glm 5.2也刚发布。国产模型的性价比确实无敌，能力也在线。
给大家一张价格对比表，不同平台差异还挺大的，这张表建议截图保存，选模型前翻出来对照一下，能省不少冤枉钱。
| 阿里云百炼 | Openrouter | Opencode | 官方 | |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7-Max | ✅ ￥3（限时5折） | $1.25（≈￥8.50，限时5折） | $2.50（≈￥17.00） | ￥3（限时5折） |
| Qwen3.7-Plus | ✅ ￥1.6 | $0.32（≈￥2.18） | $0.40（≈￥2.72） | ￥1.6 |
| DeepSeek-V4-Pro | ￥12 | ✅ $0.435（≈￥2.96） | $1.74（≈￥11.83） | ￥3/￥6 |
| DeepSeek-V4-Flash | ￥1 | ✅ $0.09/$0.18（≈￥0.61/￥1.22） | $0.14/$0.28（≈￥0.95/￥1.90） | ￥1/￥2 |
| Kimi-K2.7-Code | ❌ 未上架 | $0.95（≈￥6.46） | ❌ 未上架 | ¥6.50/¥27.00 |
| Kimi-K2.6 | ￥6.5 | ✅ $0.68（≈￥4.62） | $0.95（≈￥6.46） | ¥6.50/¥27.00 |
| GLM-5.1 | ✅ ￥6 | $0.98（≈￥6.66） | $1.40（≈￥9.52） |
注：价格为每百万Token，✅标注的是该模型在对应平台性价比最优的选择。
这里会发现如果直接按token消耗付费其实Openrouter还是挺便宜的，不过还是推荐大家搞一个code plan。
免费层：能用但别依赖
说实话，如果你有量大管饱的Code Plan，就没必要折腾免费层。免费模型能力有差距，而且大部分平台明确说会收集数据，商业项目慎用。
但还是有朋友预算紧张，我简单测了几个平台，说说结论：
- 阿里云百炼： 注册送100万Token，有效期3个月。模型全、速度快，但一次性的，用完就没。适合尝鲜。
- 魔搭社区： 强烈不推荐。好模型TPM太低，高峰期问个问题都能撞rate limit。
- Openrouter： 免费模型里没一个能打的。Nemotron 3 Super 120B是里面最好的，但比起其他平台免费的DeepSeek V4 Flash还是差一截。
- Opencode： DeepSeek V4 Flash Free和MiMo-V2.5 Free都可以用，算能用的级别。不过大量命令行操作还是会碰到rate limit。
- Agnes AI： Agnes-2.0-Flash免费不限量，模型能力还行，但幻觉比较厉害，老爱自己编数据。写文档、头脑风暴可以用，写代码要把功能拆的细一点，做数据处理要谨慎。
免费层的底线：别拿它跑商业项目。 数据安全是最大的隐患。
写在最后
选AI IDE这件事，跟选技术框架是一个道理，没有最好的，只有当下最适合你的。
两个核心变量：一个是Agent本身的能力，一个是它能用的模型。
如果你基本不手写代码，全交给AI，那Claude Code或Codex更合适。如果你还需要自己改代码、调UI、跑调试，那Cursor或VSCode + Copilot是更务实的选择。
我现在的组合是：Copilot日常主力，Claude Code攻坚复杂任务，VSCode里面进行深度调试。 模型上，顶级模型（Claude、GPT）兜底，国产模型（Qwen3.7-Max、DeepSeek-V4-Pro）跑量。
工具会不断迭代，今天的最优解可能半年后就要调整。但有一个原则不会变：先搞清楚自己的需求，再选工具，别被工具绑架。
你现在的AI工具搭配是什么？在评论区晒出来，看看有没有浪费钱。
对免费层模型有刚需的，留个言告诉我，人多的话老刘后续做一期专门的横评。
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