使用WorkBuddy的市场人你们是不是也这样：内容排期一压上来，周报、竞品拆解、落地页文案、活动物料全堆在Workbuddy里跑，月初钢充的积分往往撑不到月中就没了......
其实积分焦虑很多时候是你消耗token的结构没有被很好的管理。
基础积分消耗逻辑
先记住这个公式：单次积分支出 ≈ 模型倍率 × 上下文长度 × 返工次数。
这三个变量，对应三个管控方式，下面所有技巧都围绕这三个展开：
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第一个变量是【模型倍率】
WorkBuddy对不同模型设置了不同的计费系数，能力越强的模型系数越高。
也就是说，同一份产品白皮书初稿，交给高倍率模型和低倍率模型处理，成本可能相差数倍。
倍率本身没有好坏，问题出在错配。比如你用旗舰模型干体力活，就好比你让一个部门总监天天去干打杂的活。
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第二个变量是【上下文长度】
每一轮交互，系统都要把对话历史、引用文件一并计入处理量。
大家经常会：一个会话从活动策划聊到邮件文案再聊到数据复盘，AI每答一句都在背着前面几万字跑，消耗随轮次滚雪球一样的上涨。
另外要知道，Auto模式的上下文窗口是168K，并非无限；从实际调度看，Auto主要在GLM 5.2、DeepSeek V4 Flash、Kimi K2.7这几个模型之间切换，把选择权交给系统，等于你自己主动放弃了对倍率变量的控制权。
*说明：
- 单价倍率：数值越低，消耗积分越少、越省钱；GLM系列1.06x是最贵模型，Hy3 0.04x最便宜。
- 上下文上限：1M=1000K Token，代表模型单次可读取记忆的文字总量，数字越大越适合几十万字长篇文档/大型代码工程。
- 多模态√：代表该模型支持图片、图文混合输入；无标记则仅纯文本对话。
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第三个变量是【返工次数】
也就是任务的反复次数，这是最隐蔽也最贵的一项。
需求没对齐就开跑，产出物经常需要推倒重来，一个任务的账单直接翻倍。
管理这三个变量之前，先摆正两个心态：
省积分不等于永远挑最低价模型，那就变成了牺牲质量来换取账面上的数字； AI是生产工具，前期交点学费，试错都属于正常成本，不必因此束手束脚。
低成本实操技巧
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按任务阶段切换模式，避免无效输出
WorkBuddy的Ask、Plan、Craft三种模式对应三类工作状态，选错模式是新手疯狂烧积分最主要的原因。
1.1【Craft】是执行模式
一收到指令立即动手。
它适合边界清晰的任务，比如“把这份客户案例压缩成300字的官网证言”。但如果需求还是一句模糊的“帮我做个获客方案”就丢进Craft，AI会带着错误理解一路执行到底，最后的产出很容易拉垮。
1.2 【Ask】要当诊断工具用
它不是问答模式。
当自动化流程报错、内容产出偏离预期时，先用Ask让AI定位问题，等你人工确认结论后再放行执行。
这一步的价值在于如果AI排查方向错了，可能给出重构整套内容体系的方案，如果你放在Craft执行模式下直接放行，可能几百积分瞬间就消耗完了。
1.3 【Plan】适合路径已定、步骤繁多的任务
比如一场线上发布会的物料包：邀请函、议程页、三版海报文案、会后跟进邮件。
Plan模式会自建任务清单逐项推进并同步进度，配合完整访问权限，你可以去干其他的事，然后回来验收即可。
我把上面总结成一个好记的口诀：
需求模糊→免费网页版先理思路；
出了问题→Ask定位；
路径清晰步骤多→Plan托管；
边界明确的单点任务→Craft直出。
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强弱模型分工：贵的定方向，便宜的出苦力
这是性价比最高的一种方式，好的分工链条是：
第零步（零成本）：先在免费网页版把需求聊透，形成任务简报，比如目标、受众、渠道、禁区，一条条写清楚。第一步（高倍率规划）：比如用GLM 5.2产出结构方案与执行框架；涉及海报稿、Banner图分析时换GLM 5V Turbo处理视觉素材。
第二步（低倍率执行）：把框架连同任务简报交给比如DeepSeek V4 Pro批量产出。只要路径、边界、验收标准已被强模型定义清楚，它事能完全扛得住主体执行量的。第三步（复核）：比如用Codex交叉检查，或人工终审。
这套链条比全程用旗舰模型省得多，也比Auto托管可控得多。因为前期规划环节已经投入了高阶模型吃透了复杂逻辑，下游执行链路中就不需要重复叠加高额调用成本了。
批量运营场景省积分的方案
就拿市场部的工作任务来说，有一些天然带有批量属性，比如每周固定报告、多渠道分发、长周期的内容库建设。规模一上来，单点技巧不够用，需要工程化的管理。
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规范任务目录，缩小AI检索范围
很多人的素材文件夹乱七八糟，比如文件夹中还存有各类截图、过期版本混杂等。然后你还把这种目录整个@给AI，那它只能像在垃圾堆里逐一翻找一样，但检索本身也要计费。
一个良好的操作习惯
每次任务前建立独立的干净目录，只放本次必需的素材，将该目录指定为AI的工作范围；
中途补料就放进同一目录再@给它。
另外你也可以装上Codegraph插件
（*CodeGraph插件会提前将代码库解析为本地语义关系图谱，AI排查代码、定位文件时无需反复遍历、读取全量文件，通过本地图谱一键获取调用链、依赖与目标源码，大幅减少工具调用和Token消耗，压缩代码定位环节的模型算力开销）。
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长期项目必须固化目录结构
内容库、SEO专题站这类要滚动维护数月的项目，最大的风险是AI的记忆不可靠：今天产出物归档在A目录，下周它可能忘了约定，在B目录重做一遍。
一个良好的操作习惯
项目启动或发生重大调整时，让AI输出完整目录结构说明，写入项目规则文件，并设定每次任务开始强制读取。
一般来说模型越便宜越健忘，用低倍率模型跑长期项目时，这条必须记住。
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定期清理会话上下文，轻量化续跑任务
WorkBuddy这类Agent会自动拆解任务长跑，过程中的讨论、修改记录大多不是必须长期携带的信息。会话越长，上下文越重，积分烧得越快，幻觉也越多，用1M窗口的模型时尤其明显。
一个良好的操作习惯
项目启动或发生重大调整时，让AI输出完整目录结构说明，写一个阶段收尾时发送固定指令：“我准备关闭本会话，请总结此次任务的进展与遗留问题，确保下次能无缝衔接。”把摘要带进新会话，轻装继续。
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自动化任务：空闲的时候跑、定期合并
竞品动态抓取、周度数据汇总这类规律性工作适合设成定时任务，安排在晚，然后在你空闲的时候去验收，人力和积分的时间价值都被放大。
但需要注意：不要什么都自动化，日常生活中的提醒交给手机设置闹铃就好；自动化不是设完就一劳永逸，定期复盘一次工作流，合并重叠任务、砍掉低产出任务，留下的每一条定时任务，都要做到算力积分投入有对应收益。
避坑
验收四步流程，AI的产出上限取决于人的验收能力。
我以市场物料交付为例，交付前依次核查：
是否偏离既定目标和投放场景；
是否编造了数据、客户名或者引用来源等；
是否遗漏了你交代的硬性约束，比如合规话术、品牌禁用词等；
是否越界做了任务范围外的事。
发现约束缺口就立刻补进规则，但规则也别限制太死，过度限制会让AI变得僵化呆板。
模型能力在迭代，倍率会调整，今天的最优组合可能几天、几周、几个月后就过时了。
要沉淀的是方法，不是盯着价目表，你要让贵的模型只出现在配得上它的环节中使用，让上下文永远保持轻量，让每个任务在动手前最好都能想清楚。
这样下来，我们再看那个公式：倍率、上下文、返工，只要这三个变量各降一点，整体积分消耗能省下一大截。
