隨著 ClaudeCode、OpenClaw、Hermes 等智慧代理（Agent）技術的興起，開發者最深刻的體感莫過於 Tokens 不夠用了。即便使用了編碼規劃（Coding Plan），也頻頻觸發用量上限。就筆者觀察，時序才剛進入 4 月初，好幾個方案的額度就已見頂。加上 Claude 等主流模型近期頻繁出現「降智」（能力下降）現象，讓資源匱乏的問題更加嚴峻；原本 100 萬 Tokens 能解決的問題，現在可能耗費 1,000 萬也難以達成。
在各大技術社群中，如何本地取得 Tokens 或是尋找免費資源（俗稱「白嫖」）已成為熱門議題。
針對上述痛點，近期網路上出現了一些緩解方案，其中「多模型策略」備受矚目。網友 gkisokay 將 2026 年主流模型劃分為四個級距，為配置多模型策略提供了重要參考。值得注意的是，由於 Claude 系列模型嚴苛的授權與使用限制，反而為中國開源模型創造了切入機會，其中 GLM-5.1 已成功躋身第一梯隊。
第一級距（Tier 1）- 前沿模型（適用於複雜推理、策略規劃）
Claude Opus 4.6：代理終端編碼能力排名第一；需留意其報告的不一致性問題。
GPT-5.4：具備超人級的電腦操作能力，擅長真實場景規劃，並推出每月 100 美元的訂閱方案。
GLM-5.1：在 SWE-Pro 全球排行榜奪冠，支援 8 小時自主執行，採用 MIT 授權協議。
第二級距（Tier 2）- 執行模型（適用於工具呼叫、長任務鏈）
MiniMax M2.7：技能遵循度高達 97%，專為代理建構，僅提供 API 服務，非開源權重。
Kimi K2.5：具備長視野穩定性，適用於代理群組協作。
Grok 4.20：市場上幻覺率最低，原生支援多代理架構，擁有 2M 上下文視窗。
DeepSeek V3.2：具備前沿推理能力，成本僅為競品的 1/50。
第三級距（Tier 3）- 平衡模型（適用於內容生成、程式碼撰寫、研究分析）
Claude Sonnet 4.6：具備 Opus 98% 的效能，成本僅其 1/5。
GPT-5.4 mini：工具呼叫可靠性達 93.4%，支援 OAuth 運行。
Gemini 3.1 Pro：提供最佳的多模態性價比，原生支援單次呼叫同時處理影片與音訊。
Qwen3.6 Plus：編碼能力接近前沿模型，透過 OpenRouter 可完全免費使用。
Llama 4 Maverick：開源權重，自我部署邊際成本為零。
Mistral Small 4：單一模型取代三個功能（推理、視覺、代理編碼），採用 Apache 2.0 授權。
第四級距（Tier 4）- 本地/免費模型（適用於 32GB RAM 或更少環境）
Qwen3.5-9B：始終在線的潛意識循環，僅需 16GB RAM，效能擊敗大 13 倍的模型。
Qwen3.5-27B：更強的指令遵循能力，需 32GB RAM。
Gemma 4 31B：最佳本地推理效能，Apache 2.0 授權，已具備商業就緒狀態。
DeepSeek R1 distill：最佳思維鏈（Chain of Thought）表現，成本為 0 美元。
GLM-4.5-Air：專為代理工具使用與網頁瀏覽建構，非精簡版通用模型。
隱藏成本陷阱
GPT-5.4 的「超人級電腦操作」能力需搭配每月 100 美元的新訂閱方案。
DeepSeek V3.2 的推理成本雖僅為竞品 1/50，但僅在中文場景表現最佳。
Gemini 3.1 Pro 的多模態優勢經實測發現：在同步處理影片與音訊時，延遲增加了 47%。
實際路由策略
def route(task):
if task.type == "planning" or task.requires_deep_reasoning:
return "claude-opus-4-6" # 備用：gpt-5.4, gemini-3-pro
elif task.tool_calls > 10 or task.context_len > 50_000:
return "minimax-m2.7" # 備用：kimi-k2.5, deepseek-v3.2
elif task.type in ["content", "code", "research"]:
return "qwen/qwen3.6-plus:free" # 備用：claude-sonnet-4-6, llama-4-maverick
else:
return "qwen3.5-9b-local" # 始終可用的本地備用實際部署建議
短期任務：GLM-5.1 + Hermes 組合（MIT 授權可商用）。
長期運行：Claude Sonnet 4.6（具備 Opus 98% 效能，成本僅 1/5）。
預算有限：Qwen3.6 Plus 透過 OpenRouter 提供完全免費的近似前沿編碼能力。
最後切記：過度依賴單一模型是危險的。Anthropic 近期對 Claude 訂閱的限制再次提醒我們，採用多訂閱設置、利用 OpenRouter 中轉以及部署本地模型，才是應對各種變數的最佳對沖策略。
此外，雖然前文聚焦於模型本身，但路由策略、記憶管理與工具鏈（Harness）的優化同樣至關重要，唯有兩者相輔相成，方能獲得最大的穩定性與效能。
隨著模型性能日益趨同，對於大多數任務而言已出現產能過剩現象。現在正是模型供應商建立良性、透明價格體系的時機，應將「偷工減料式的降智」轉化為定價調整的行業約束，讓用戶能明明白白地使用 Tokens。這將有助於 Tokens 像電力一樣普及化，畢竟電力本身並無好壞之別，关键在于如何高效運用。
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