论文降AI该全文处理还是分段处理？详解两种方式的效果差异
2026/8/20 11:09:25
千问 / Kimi / 智谱 Coding Plan & Token Plan 额度估算汇总对比 20260818
统一维度：每周 token 额度（均以各家旗舰模型度量）
月价格一律采用原价；仅含个人版套餐（已去除团队版、企业版、用量包）
数据截至2026-08-18
先说结论，现在各家的plan感觉都不是固定额度的token，缓存率低，换算的总token就少，缓存率高，换算的总token就多。比如缓存命中率85%和95%，看起来只差了10%，如果按api方式计费，费用可能差一倍以上。同理，换算的总token也会有显著的差异。比如千问的估算数据，正好统计了两个不同的时间点，缓存命中率不同，换算的总token也不同。所以不谈缓存命中率只谈总额度都是耍流氓。
一、汇总对比表（旗舰模型口径）
| 厂商 | Plan 名 | 月价格（原价） | 旗舰模型 | 周 token 额度（旗舰口径）AI搜集数据整理 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| 千问 | Coding Plan Lite | ¥40 | qwen3.7-plus（最高可用） | 约 1.2 亿 tokens | 已停售；不支持 qwen3.8-max，按 qwen-3.5-plus 实测 3 亿/周 × 40% 折算（qwen3.7-plus 消耗约 2.5 倍） |
| 千问 | Coding Plan Pro | ¥200 | qwen3.7-plus（最高可用） | 约 6 亿 tokens | 限量抢购；同口径约 5 倍于 Lite 推算 |
| 千问 | Token Plan Lite | ¥60 | qwen3.8-max | 约 500 万 tokens | 旗舰约 1 Credit = 2,000 未缓存输入 tokens（按官方旗舰/通用 2.5 倍消耗比例推算）；编程缓存场景实际可用更高 |
| 千问 | Token Plan Standard | ¥180 | qwen3.8-max | 约 2,000 万 tokens | 同旗舰口径推算 |
| 千问 | Token Plan Pro | ¥600 | qwen3.8-max | 约 8,000 万 tokens | 同旗舰口径推算。这个我有在用。缓存率85%，100M/周。缓存率94% 210M/周 |
| Kimi | Andante | ¥49 | kimi-k3 | 约 600 万 tokens | 按 kimi-k2.5 实测 2,100 万/周 ÷ 3.5（K3 较 K2.5 API 价格倍率） |
| Kimi | Moderato | ¥99 | kimi-k3 | 约 2,400 万 tokens | 按 4 倍额度推算 |
| Kimi | Allegretto | ¥199 | kimi-k3 | 约 1.0 亿 tokens | 按 kimi-k2.5 实测 3.57 亿/周 ÷ 3.5。这个我有在用。缓存率没有数据，180M/周。 |
| Kimi | Allegro | ¥699 | kimi-k3 | 约 3.6 亿 tokens | 按 60 倍额度推算；Allegro 解锁 K3 百万 token 超长上下文 |
| 智谱 | GLM Coding Plan Lite | ¥118 | glm-5.3 | 0.43~0.87 亿 tokens | 官方区间（缓存命中 90.9%，非高峰半价抵扣） |
| 智谱 | GLM Coding Plan Pro | ¥538 | glm-5.3 | 2.63~5.26 亿 tokens | 这个我有在用。缓存率94%，423M/周。有些是通过zcode使用的，有150%的加成，所有可能偏高些不太准。 |
| 智谱 | GLM Coding Plan Max | ¥1,078 | glm-5.3 | 6.13~12.26 亿 tokens | 这个我有在用。缓存率95.6%，1155M/周 |
二、统一口径说明
三家均以各自旗舰模型度量：千问qwen3.8-max（Coding Plan 最高仅支持 qwen3.7-plus）、Kimikimi-k3（已上线 Kimi Code）、智谱glm-5.3（官方直接公布区间）。
- 智谱：官方直接公布每周 token 区间（GLM-5.3，缓存命中率 90.9%，非高峰时段积分 5 折抵扣），无需折算。
- Kimi：K3 较 K2.5 的 API 价格倍率约 3.5 倍（K3：输入缓存 2 / 未缓存 20 / 输出 100 元每 1M；K2.5/K2.6 约 1.1 / 6.5 / 27 元每 1M），按此折算网友在 kimi-k2.5 下的实测周额度。
- 千问 Token Plan：官方旗舰/通用模型消耗比例 2.5 倍（旗舰 Qwen3.7-Max 约 200 Tokens/Credit，通用 Qwen3.6-Plus 约 500 Tokens/Credit），结合官方系数（1 Credit = 5,000 未缓存输入 tokens）推算 qwen3.8-max 约 1 Credit = 2,000 未缓存输入 tokens；编程缓存场景（缓存命中 90%+）实际可用量更高。
- 千问 Coding Plan：官方模型列表不支持 qwen3.8-max / qwen3.7-max，按最高可用 qwen3.7-plus 折算（其 API 价格约 qwen3.5-plus 的 2.5 倍，故实测 token 打 4 折）。
注意：各厂商官方只公布计量单位（Credits / 积分 / 请求次数 / Token），"周 token 额度"为官方区间、网友实测或按官方系数折算，横向对比仅供参考。
三、千问 Token Plan 原价修正（重要）
此前流传的39 / 139 / 499 元均为限时促销价，本次已恢复官方原价：
| 套餐 | 原价（元/月） | 限时价（元/月） | 每 7 天限额（Credits） |
|---|---|---|---|
| Lite | 60 | 39 | 2,500 |
| Standard | 180 | 139 | 10,000 |
| Pro | 600 | 499 | 40,000 |
四、数据来源
| 来源 | 类型 | 验证内容 |
|---|---|---|
| 阿里云百炼官方帮助文档（token-plan-overview / personal / coding-plan） | 官方 | 千问 Token Plan 原价 60/180/600、Credits 限额、Coding Plan 停售公告 |
| 千问AI平台 qianwenai.com | 官方 | Token Plan 套餐档位与限时价对照 |
| Kimi 官方帮助中心（membership-pricing / kimi-code benefits） | 官方 | 会员四档价格与权益、7 天刷新机制 |
| Kimi K3 定价页（kimi.com） | 官方 | K3 API 价格 2/20/100 元每 1M；Allegro 解锁 K3 百万 token 上下文 |
| 智谱官方文档（docs.bigmodel.cn coding-plan） | 官方 | 积分制额度、GLM-5.3 折算系数、旧版 V2 价格 |
| IT之家 / 财联社 / 网经社 / QQ 新闻 | 媒体 | 智谱 2 月涨幅 30% 起、7-30 积分制新价 118/538/1078 |
| 阿里云开发者社区 / 证券时报 | 官方渠道 | 旗舰模型约 200 Tokens/Credit（Qwen3.7-Max 级）、qwen3.7-plus 价格 2/8 元、qwen3.7-max 价格 12/36 元 |
| GitHub mahonzhan/awesome-coding-plan | 网友实测 | 各家 5h/周/月 实际 token 消耗数据（kimi-k2.5 / qwen-3.5-plus 口径） |
| 杰哥知识库 jia.je | 网友整理 | 千问 Credits 换算公式、Kimi/智谱额度汇总 |
| 博客园避坑指南（2026-02） | 网友整理 | 计量单位差异、各平台槽点与隐藏风险 |
五、网友反馈与避坑要点
- 千问：稳定性强、模型丰富；配置文档不完善、无退订退款；Coding Plan 已基本退场（Lite 停售、Pro 限量难抢），官方引导转 Token Plan；Token Plan 需注意"严禁 API 调用 / 单设备使用"条款。
- Kimi：原生多模态（截图 Vibe Coding）是独有优势；坑点：工具适配少、非指定工具可能封号、仅限个人使用、缓存命中率影响实际额度；¥49 档被评性价比低，¥199 档为团队综合推荐。
- 智谱：代码能力国内最强、工具适配最广（20+）；坑点：GLM-5.3 高峰时段（周一至五 14:00-18:00）积分全额抵扣、抵扣规则复杂；8 月提价后（Pro +261%）性价比争议最大，算力紧张 429 频发；新版积分制额度透明是加分项。
- 通识结论：Token Plan 通常性价比低于 Coding Plan；DeepSeek V4 Flash 按量计费（1M 输入 1 元）比多数 Coding Plan 更便宜，是"额度焦虑"用户的替代方案。