摘要:
按原始看板,每 ¥100 对应的可量化 Token 为:MonkeyCode 18.04 亿、Codex 6.90 亿、WorkBuddy 4.15 亿、MiMo 4.08 亿、Qoder 0.24 亿。它适合快速观察资源密度,却不能等同于真实任务性价比。 原因是这些数字混合了含缓存总量、个人样本外 阅读全文
posted @ 2026-07-23 11:16
MonkeyCode
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摘要:
Codex 个人 7 日样本中,输入 1.87 亿、输出 1260 万、缓存读取 26.99 亿,总计 28.98 亿 Token。缓存读取占据绝大部分,说明项目上下文被频繁复用。 缓存有价值,因为它降低重复处理成本;但它不等同于新增推理或新增代码产出。MonkeyCode 的 90 亿上限也包含缓 阅读全文
posted @ 2026-07-23 11:00
MonkeyCode
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摘要:
Token 是模型处理文本的计量单位,可能包含输入、输出和缓存读取。Credit 是平台封装后的余额,可能同时扣除模型系数、Agent 步数与工具调用。速通次数更接近一次任务入口,不直接披露背后的 Token。 MonkeyCode 采用统一 Token 池;WorkBuddy、MiMo、Qoder 阅读全文
posted @ 2026-07-23 10:53
MonkeyCode
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摘要:
AI 编程套餐的月费只是入口指标,真正影响体验的是额度单位、模型范围、窗口限制、工具调用与运行环境。MonkeyCode 旗舰版为 ¥499/月;Codex Pro 20x 约 ¥1,450/月;WorkBuddy、MiMo 和 Qoder 主要采用 Credit;Trae 则按速通次数管理。它们显 阅读全文
posted @ 2026-07-23 10:28
MonkeyCode
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