我先后开过三家的模型会员最后都卡在同一个地方。写 Python 的时候GLM 改架构稳DeepSeek 干粗活便宜Kimi 读长日志靠谱。可它们散在三个后台、三份账单里切一次要重新登录一遍。换成 AiiOnly 的 Token Plan 之后我在 CC Switch 里配了一次供应商PyCharm 里就能换着模型干活。实测两周Standard 档 79 元/月大半天跑通了HTML、桌面应用、H5 三个形态。先把这次实测的路线交代清楚就三步在 CC Switch 里把 AiiOnly 配成一个供应商在 PyCharm 里用两条路径调用模型Claude Code 和 Python SDK拿三个真实小项目验收HTML 日志看板、桌面待办工具、H5 记账页它卖的不是「更便宜的 Claude」是把「这活该用哪个模型」的选择成本压到接近零。一、它到底卖什么一份订阅一个额度池12 款模型Token Plan 是大模型聚合订阅。一份订阅计划、一个 API Key就能调用 12 款主流模型。它们共享同一个 Credits 额度池。目前平台上能调到的是这些DeepSeek 系deepseek-v4.1-flash、deepseek-v4-pro-0813、deepseek-v4.1-flash-0731GLM 系glm-5.3、glm-5.2、glm-5.1Kimi 系kimi-k3、kimi-k2.7-code、kimi-k2.6、kimi-k2.5MiniMax 系minimax-m3、minimax-m2.5名字看着像型号轰炸。其实按用途分就三堆东西。带flash后缀的是干粗活的出字快、单价低写样板代码不心疼。glm-5.x、kimi-k3、deepseek-v4-pro这几个是主力干活的代码和推理都在线。kimi的长上下文版本是啃长文的几千行日志丢进去它不会崩。价格是四档梯度Lite29 元/月Standard79 元/月Pro249 元/月Max499 元/月。差价主要买的是 Credits 额度不是功能阉割——四档调的模型是一套。我选 Standard 这档理由很实在。我一天写码六七个小时Lite 的额度我估过撑不到月底Pro 那档对我的用量又有点富余。79 元这个位置刚好卡在我能接受的区间。Credits 是这整套东西的计价单位。它跟按量付费最大的区别在这儿所有模型从同一个池子里扣不用像以前那样在四个平台分别充值、分别看余额。二、上手CC Switch 里填三个字段六分钟跑通中间为什么非要夹一层 CC Switch因为 Claude Code 说的是 Anthropic 那套方言/v1/messages而不少模型服务只认 OpenAI 那套/v1/chat/completions。两边请求体格式不一样硬接会报错。CC Switch 在这里干的活就是个转换插头。Claude Code 照自己的方式发请求它负责翻译成 AiiOnly 听得懂的格式。整个配置过程是这样的基本大家都知道这里就不做详细赘述下载 CC SwitchWindows 直接拿.msi安装包或便携版.zip打开后切到 Claude Code 面板右上角点添加供应商选「自定义配置」填供应商标识、API Key、请求地址打开「需要本地路由映射」配好模型映射回到主界面点启用配置项我的填法说明供应商标识AiiOnly-TokenPlan自己起的名字纯粹是个标签API Key控制台生成的那串密钥只在生成时完整显示一次复制完立刻存好请求地址https://llm.aiionly.com控制台给什么填什么别自己加后缀本地路由映射开启两边协议不一样靠它抹平模型映射见下节槽位名 ≠ 实际请求的模型 ID这里有三个坑我挨个踩过。第一个坑请求地址别自己拼。我一开始下意识在后面补了/v1/messages结果 404。地址填到根就行剩下的事工具自己会办。第二个坑模型 ID 用小写的控制台 ID。界面上写的是「GLM-5.2」这种展示名实际请求要填glm-5.2。第一次我照抄了展示名报模型不存在还以为是密钥的问题。第三个坑改完配置要新开终端。老会话里环境变量还是旧的改了不生效会让人以为配置没保存上。插一句模型映射那块Claude Code 内部有三个槽位——Haiku、Sonnet、Opus分别对应轻活、日常、重活。我的映射是日常走glm-5.2重活走glm-5.3轻活走deepseek-v4.1-flash。2.1 它到底改了什么看一眼 settings.jsonCC Switch 做的事说穿了不神秘。它帮你把settings.json改掉省得你手动编辑。// ~/.claude/settings.jsonWindows: C:\Users\用户名\.claude\settings.json { env: { ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: sk-你的TokenPlan密钥, ANTHROPIC_BASE_URL: https://llm.aiionly.com, ANTHROPIC_MODEL: glm-5.2, ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL: deepseek-v4.1-flash, ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL: glm-5.2, ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL: glm-5.3 } }看明白了这段配置CC Switch 的各个输入框就都能对上了。所谓「模型映射」就是这里的三个DEFAULT_*_MODEL。2.2 验证一行命令看清链路配置完别急着开项目。新开一个终端敲claude进去输/status。看到 base url 指向 AiiOnly 的地址、模型是glm-5.2链路就是通的。这一步花不了一分钟能省掉后面一大堆「到底是模型的问题还是配置的问题」的扯皮。说句实在话这套流程对没折腾过环境变量的人不算友好。但 CC Switch 把它变成了填空三个字段一个开关。我第二次装换到另一台笔记本只用了六分钟。三、PyCharm 里的两条路让 AI 写代码和让代码调 AI配好之后PyCharm 里其实能玩出两条路。一条是开发期用的让 Claude Code 帮你写项目代码。另一条是运行期用的你自己写的 Python 程序去调模型。这两条路我都用上了后面三个项目就是它们的组合产物。3.1 路线一内置终端里跑 Claude CodePyCharm 按AltF12调出内置终端敲claude回车。它跟普通聊天窗口的区别在于它能直接读写你项目里的文件。你说「把 log_parser.py 里的正则改成支持多行匹配」它是真去改那个文件改完还能自己跑一遍看有没有语法错误。这一步不算 PyCharm 专属能力但胜在顺手——代码在上面开着终端在下面敲着改完立刻能看结果。**提示词**帮我在test.py文件里面写个系统性能监测页面科技风格生成的代码和启动服务页面效果数据实时刷新不得不说相当哇塞了3.2 路线二Python 代码直接调模型有些场景需要程序自己调模型。比如批量处理一千份文档总不能让 AI 一条条手敲。这时候就用官方的anthropicSDK把地址指到 AiiOnly。# pip install anthropic from anthropic import Anthropic client Anthropic( api_keysk-你的TokenPlan密钥, base_urlhttps://llm.aiionly.com, # 控制台给什么填什么 ) resp client.messages.create( modelglm-5.2, # 用控制台里的小写模型 ID max_tokens512, messages[{ role: user, content: 写一个 Python 函数统计日志文件里 ERROR 出现次数按小时分桶, }], ) print(resp.content[0].text)跑出来的东西大致是这样from collections import Counter import re def count_errors_by_hour(path): 统计日志中 ERROR 按小时分布 bucket Counter() pat re.compile(r(\d{2}):\d{2}:\d{2}.*?ERROR) with open(path, encodingutf-8) as f: for line in f: m pat.search(line) if m: bucket[m.group(1)] 1 return sorted(bucket.items()) res count_errors_by_hour(log.txt) print(res)换模型就是改一个字符串。这是整件事里我最喜欢的一点for model in [glm-5.2, deepseek-v4.1-flash, kimi-k3]: resp client.messages.create(modelmodel, max_tokens256, messages[...])同一段代码把模型名从glm-5.2换成deepseek-v4.1-flash成本立刻降一档。不用换 Key不用换地址不用重新开户。我原来最烦的就是这件事想换个模型试试得先去那个平台注册、实名、充值、生成 Key一圈下来兴致都没了。现在这一步的成本是零想比就比。四、验收大半天跑通三种形态光说接线不算数。我用三个真实小项目来验收形态分别是 HTML、桌面应用、H5。三个项目的需求描述都由我写代码主要由模型出。我的角色更像产品经理加验收员。4.1 形态一HTML——把日志变成能看的看板需求读一个 200MB 的 Nginx 日志按小时统计请求量和 5xx 占比输出一个自己能打开的 HTML 页面。过程主体代码glm-5.2一次给出来了单文件 HTML图表用的是内联 SVG不依赖任何 CDN。这点值得夸一句——它主动避开了外部依赖我这段代码是要在内网跑的引 CDN 反而会挂。改动来回改了四轮。第一轮时间轴太密看不清第二轮加了小时过滤第三轮把 5xx 单独标红第四轮调了配色。结果一个 480 行的 HTML 加 120 行 Python 解析脚本跑 200MB 日志大概 11 秒。这里有个真踩的坑日志时间戳带了时区模型第一版按 UTC 分桶对出来的数据全错了一小时。我盯着图表看了半天才发现。改起来简单一行代码但不盯着看很容易直接信了。4.2 形态二桌面应用——tkinter 写个待办工具需求一个桌面小工具能记待办、按项目分标签、数据存本地 JSON、能导出。过程这轮我换成了kimi-k3。选它的原因是需求里有「导出 Markdown」和「本地存储结构设计」两块偏逻辑不是纯代码量。tkinter 的界面代码有个特点容易写得又臭又长。它给出的版本把界面和数据层分开了store.py管数据ui.py管界面。这个结构不是我要的是它自己拆的。改动三轮。加了个「按截止日期排序」把按钮从文字改成图标修了一处窗口关闭后进程不退出的 bug。结果约 300 行打包成 exe 之后 11MB。4.3 形态三H5——手机上能用的记账页需求单文件 H5手机浏览器打开就能用记一笔支出、看当月汇总数据存localStorage。过程这轮用了glm-5.3。移动端适配的细节比前两个多我需要它在响应式和触摸交互上多想一层。它确实多想了一层——主动加了viewport的viewport-fitcover处理刘海屏输入框默认调起数字键盘。改动五轮最多的一轮。主要是样式字号在窄屏上偏大、按钮的点击热区太小、汇总卡片在小屏上折行。结果260 行单文件丢到手机浏览器里直接用。使用总结一下三个形态跑完算下来累计花了大半天。真正的瓶颈不在模型出代码在我描述需求。我前两次提的「帮我做个记账页」出来的东西都要大改后来学乖了先写清楚「给谁用、在什么设备上、数据存哪」返工次数立刻降下来。五、12 款模型怎么分工我的任务分配表模型多了会有一个新问题到底该用哪个我按两周的实际使用整理了一张分工表。任务类型我常用的模型为什么这么配写样板代码、简单脚本deepseek-v4.1-flash出字快、单价低写错了重来也不心疼日常业务开发、改 bugglm-5.2代码能力稳改别人代码时不容易越改越乱复杂逻辑、架构梳理glm-5.3/deepseek-v4-pro-0813推理更扎实愿意先分析再动手读长日志、长文档kimi-k2.6/kimi-k3长上下文几万行内容丢进去还能抓住重点前端页面、视觉细节minimax-m3排版细节上更愿意打磨有个实测发现值得说同一道题换模型差异更多在「过程」上。我拿一个「给现有函数补测试」的任务分别跑了 flash 版和 pro 版测试都能跑通。但 flash 版直接开写pro 版先把函数的边界条件列了一遍。跑通是一回事后面维护是另一回事。我现在的习惯是拿不准的活先用 flash 版跑一稿看看方向对不对。方向对了再换 pro 版重做一遍。这一套下来额度比全程用大模型省下来将近一半。六、成本账79 元/月跟单买差多少先看我这两个月的真实消耗。三个形态项目全流程走完控制台里显示累计用了大概 41 万 Credits占我 Standard 档当月额度的 6% 出头。也就是说照这个强度我的额度是严重富余的。真正吃额度的是那些反复让模型读大文件的轮次——一次丢进去两万行日志比写十次小函数还费。方案核心优势主要短板月成本能力评分适配场景推荐指数Token PlanStandard12 款模型共用一个额度池切换零成本各家旗舰都有但工具生态得自己搭79 元★★★★☆多模型混用、日常 AI 编程★★★★☆单一模型官方订阅单模型表现稳定官方支持完善被单一模型绑住想换要重新付费约 100–200 元★★★★☆只认准一家的深度用户★★★☆☆各家 API 按量付费用多少付多少没有订阅门槛多平台开户、多份账单额度容易闲置视用量 50–300 元★★★★☆用量波动大、偶尔调用★★★☆☆这张表里的「单一模型官方订阅」和「按量付费」不是指某个具体产品是两套通用思路。三种方案没有绝对好坏看你的用量曲线和使用习惯。算笔细账我原来为了「该用哪个模型」这件事在四个平台充过值。最尴尬的是有两次充完用了不到三分之一剩下的就一直躺在那儿了。现在一份订阅把这些都收拢了这是我换过来的最直接理由。七、AiiOnly更多使用7.1 WorkBuddy 接入模型同步过去就能用WorkBuddy 是一款 AI 助手工具日常对话、写作、任务自动化都在里面做。接入方式不复杂在 AiiOnly 开通模型之后通过 Agent 路由把模型同步到 WorkBuddy密钥和配额统一管。不用再逐个填 API 地址就这么简单。跟上面配置claudecode一样把key引入WorkBuddy也可以在WorkBuddy里面直接使用配置的自定义模型如上图。对同时用几个 AI 工具的人来说这种「配一次、处处用」的体验是实实在在的省事。省的是重复配置的功夫。工具越多越能感觉到统一管理的价值。7.2 AI 生产力工作站把模型池变成工作台桌面客户端Windows / macOS 都有聚合了六大块能力智能对话、圆桌多模型对话、自主 Agent、工具箱、Token Plan、Agent 路由。充值、创作、模型管理都在一个客户端里不用来回跳官网。和这份订阅关系最紧的是统一管理。API 地址自动填充、配置一键检测文生文、文生图、图像模型按厂商分组主流厂商基础包直接开通。充值即用。相当于把我在第二节里手动填的三个字段做成了界面上的点击。对不想碰配置文件的人这条路门槛低得多。另一个有意思的是圆桌多模型对话把几款模型拉进同一个会话同一道题并排看它们的回答。挑模型的时候比一个个开窗口问快多了。移动端 APP 支持对话和图片生成会话与创作内容多端同步客户端静默自动更新。桌面端全功能、手机端轻量补充这个分工挺合理。7.3 VeryClaw让 AI 在本地替你干活VeryClaw 是 AiiOnly 生态里的本地化 AI Agent 助手定位和前面的「对话」不太一样通过自然语言下发指令让电脑自动处理文件整理、资料检索、文档创作、代码辅助这类事。说白了是个装在本机的数字打工人。它的四个卖点里我最在意第一个文件处理在本地完成敏感资料不上传云端。让 Agent 批量整理文件这种事最怕的就是资料被传到别处。本地跑这个顾虑小很多。另外三点也实用无需脚本基础自然语言就能创建自动化任务支持异步远程下发电脑后台自己跑文档整理场景覆盖办公、创作、开发、电商运营。说到底Token Plan 卖的不是一串 API是一整套「模型怎么用起来」的入口。命令行、桌面客户端、本地 Agent、智能体工具四条路通向同一个额度池你挑顺手的走。八、结论如果你的日常是「多个模型换着用」这份订阅值得开。它解决的不是模型能力问题是模型管理问题——这一层以前全靠人肉切换现在被压成了一次配置。如果你只用一个模型别买。你为 11 款用不上的模型付了钱。如果对稳定性要求到了苛刻的程度也别买。聚合链路多了一层就多了一层不确定性。我的用法是 Standard 档起步先跑一个月看实际消耗再决定要不要升降档。按我现在的用量Lite 档其实也够但 79 元买个不焦虑我觉得划算。真正决定效率的不是你订了几款模型是你有没有把「选模型」这件事本身变成零成本。两周实测下来它在我这儿的位置很清楚不是一个更强的模型是一个更少折腾的模型入口。**注册入口**https://maas.aiionly.com/login?inviteCode0016152 **官方文档**https://maas.aiionly.com/document现在通过我的专属链接注册AiiOnly新用户可以获得15元代金券新人礼;另外通过我的专属链接注册成功还可以额外领取一张5元无门槛 Token Plan代金券。如果你想尝试可以直接去了解