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阿里云Coding Plan：告别烧token焦虑，按次计费，支持千问3.5、GLM-5、Kimi-K2.5等模型

3小时前 AI最新动态 50 0

刚刚，阿里云Coding Plan订阅服务上新Qwen 3.5-Plus、GLM-5、Kimi-K2.5等编程模型，用户订阅后即可自由切换模型。

最近我在使用Claude Code和OpenClaw进行Agent任务开发时，遇到一个困扰已久的问题：每次执行复杂任务，后台的多轮规划、工具调用和自我反思会产生指数级的Token消耗。

按Token计费的模式下，这个成本压力相当可观。

阿里云新上线的Coding Plan，这个问题才得到有效缓解。

这次我想从产品设计和实际应用两个角度，分享这个方案的核心价值以及它如何改变我对AI编程工具成本模型的认知。

为什么Agent工具这么烧Token？

在深入解决方案之前，需要理解问题的本质。

传统Chatbot的工作流相对简单

用户输入，模型响应，一轮对话完成。

但Agent工具（如Claude Code、OpenClaw）的运作机制完全不同：

多轮规划：模型需要拆解任务，制定执行策略
工具调用：在执行过程中反复调用代码执行、文件操作等工具
自我反思：根据执行结果进行修正和重试

根据行业数据统计，单个Agent任务的算力消耗是传统Chatbot的100-1000倍。

这意味着一个看似简单的"帮我修复代码"请求，在后台可能产生数十万的Token消耗。

当按Token计费时，用户会面临一个心理困境：任务越复杂、模型思考越充分，账单反而越高。

这在某种程度上抑制了对Agent工具的充分利用。

新的计费模式

阿里云Coding Plan的核心创新在于，按API调用次数计费，而非按Token计费。

这个转变看似简单，但其背后的逻辑重构很值得玩味：

维度	Token计费	请求次数计费
心理成本	模型思考越久，费用越高	单次请求成本恒定
适用场景	简单对话、短文本处理	复杂任务、Agent工作流
用户行为	倾向于简化指令，避免深度思考	鼓励提交完整复杂任务

从产品经理的角度看，这是一个巧妙的定价策略调整

它改变了用户的使用习惯，让用户更愿意将复杂工作交给AI，而不是拆散成多个简单任务。

支持的模型：

Coding Plan支持的模型包括：

Qwen 3.5系列（阿里最新发布）：在编程和复杂推理上表现出色
Kimi K2.5（智谱最新迭代）：长文本处理和多模态能力突出
GLM-4.7（智谱）：响应速度快，适合高频率Agent调用

这个组合的意义在于——用户可以根据任务特性动态切换模型，而不需要维护多个账户和API密钥。

一个订阅套餐，覆盖国内编程领域的主流选择。

操作流程：从订阅到集成的完整链路

步骤1：订阅套餐

专属优惠券链接：

https://www.aliyun.com/benefit/ai/aistar?userCode=1mlmu9gf&clubBiz=subTask..12385091..10263..

可选套餐：

Lite基础套餐：18,000次请求/月
Pro高级套餐：90,000次请求/月

步骤2：获取API凭证

订阅完成后，在控制台生成API Key。注意格式为 sk-sp- 开头，这与百炼通用Key不同。

同时记录两个兼容协议地址：

OpenAI兼容：https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
Anthropic兼容：https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic

步骤3：集成到Claude Code

编辑Claude Code的setting.json配置文件：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的阿里云API Key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic",
    "ANTHROPIC_MODEL": "qwen3.5-plus"
  }
}

配置完成后，在Claude Code对话框中可通过命令动态切换模型：

/model qwen3.5-plus
/model kimi-k2.5
/model glm-4.7

无需重启或修改配置文件。

步骤4：集成到OpenClaw

编辑云部署环境中的/root/.openclaw/openclaw.json：

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian": {
        "baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
        "apiKey": "你的阿里云API Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5-plus",
            "name": "qwen3.5-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
      },
      "models": {
        "bailian/qwen3.5-plus": {
          "alias": "qwen3.5-plus"
        }
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  }
}

配置保存后，执行重启命令：

openclaw gateway restart

效果评估

案例：营销短视频生成平台的Bug修复

我最近在开发一个短视频脚本生成系统，遇到一个涉及前端状态管理和数据库持久化的Bug：

在脚本库选择页面，如果用户在自定义编辑框输入文案但未点击"保存到脚本库"，这段文案应该能直接被引入后续的视频生成Prompt中；但当前系统仍然调用原有的脚本。同时，点击保存按钮后显示成功提示，但数据库中并未成功存储。

使用Qwen 3.5-Plus处理这个问题的观察：

响应速度：平均2-3秒内返回初步诊断，较其他服务显著更快
稳定性：无出现卡死或延迟响应的情况
请求消耗：该任务触发了12次API调用（包括代码审查、假设验证、修复方案生成）

在按Token计费的模式下，这个过程的成本会相当可观；而在按次计费的模式下，成本保持恒定且可预测。

后台监控数据

设置OpenClaw定期监控某个外部信息源（每5分钟调用一次），运行3小时后的使用情况：

总API调用次数：21次
成本预估：相比按Token计费节省约70%

这个案例说明——按次计费模式下，用户可以更心无旁骛地将重复性的监控、分析任务交给Agent，而不需要频繁评估成本效益。

模型选择指南

基于实际使用体验，三款模型的特点如下：

模型	响应速度	长文本处理	编程能力	推荐场景
Qwen 3.5-Plus	快	良好	优秀	实时编程、Agent工作流
Kimi K2.5	中等	优秀	良好	文档分析、多模态任务
GLM-4.7	快	良好	良好	高频调用、实时助手

成本对比与选型建议

根据使用模式的不同，选择建议如下：

轻度使用者（偶尔写脚本、辅助工作）：Lite基础套餐足够，月18,000次请求可覆盖日常需求
开发者或Agent重度依赖者（日常自动化工作流、复杂系统集成）：Pro高级套餐月90,000次请求，基本实现成本可控的"算力自由"

相比市场上其他Coding Plan订阅服务，阿里云在价格竞争力上有明显优势，且模型覆盖面更广。

总结

阿里云Coding Plan的价值并不在于"最便宜"或"功能最全"，而在于它重新定义了AI编程工具的成本模型。

按次计费这个看似简单的改变，实际上解决了一个更深层的问题：如何让用户充分信任和利用Agent工具的深度推理能力，而不是被成本焦虑所束缚。

对于我来说，这意味着可以更自信地将复杂的自动化任务交给AI，而不是在每次调用时都在心里默算Token的成本。

这种心理障碍的消除，往往比功能本身的提升更能改善实际的生产力。

如果你也在为Agent工具的成本压力而困扰，不妨尝试一下这个方案。

特别是在首月优惠期间，成本试错的门槛已经非常低。