同一个模型，聊天解释代码看起来不贵，一旦让Agent自动查看仓库、修改文件并运行测试，额度却下降得更快。原因并不神秘：Agent购买的不只是模型输出，还包含多步决策、上下文反复处理与工具调用。WorkBuddy和Qoder的公式把这部分隐藏成本直接写了出来。

一、WorkBuddy：每多一步都有价格

WorkBuddy旗舰版700元，包含50000 Credits。其结构为Credit＝Token费用＋步价费＋工具费，其中Token费用＝（cacheWrite＋output）×模型系数÷4223，步价约为步数×4.5 Credits。假设Agent先分析需求，再搜索文件、读取依赖、修改、测试、根据错误返工和复查，步骤数会持续增加。即使每一步输出很短，步价也不会消失，工具费还会另行叠加。

这解释了为什么GLM-5.2下“1 Credit约58104 Token、50000 Credits理论29.05亿Token”不能当作真实兑换承诺。理论换算抽离了步价和工具费，而自动改代码恰恰是这两项最活跃的场景。任务越不清晰、返工越多，留给Token项的Credit就越少。

二、Qoder：工具次数直接进入公式

Qoder Ultra约1450元、20000 Credits，公式为Credits＝total_tokens×price_factor÷4336＋tools×0.0263。Max倍率0.25x时，若忽略工具项，理论上约对应3.47亿 Token；但每次工具调用都会增加tools×0.0263。Plus倍率0.1x可以降低相同total_tokens对应的模型项，却不能把工具项变成零。

因此，选择低倍率模型只是控制成本的一部分。若低倍率模型完成率较低，导致重复搜索、修改和测试，累计total_tokens与tools仍可能上升。相反，较高倍率模型若能减少返工，总任务成本未必按倍率同比增加。公式比较的是消耗组成，不直接保证哪个模型更省。

三、优化重点是减少无效循环

可执行的做法包括：先明确验收标准和禁止修改范围；把大型需求拆成可验证的小任务；提供关键文件入口，减少盲目搜索；测试失败时保存错误摘要，避免重复读取全部日志。评测时同时记录步数、工具次数、Token、一次通过率与最终Credit，而不是只统计生成了多少行代码。

Agent更贵，本质上是它代替人完成了操作链。判断是否值得，应比较“成功完成一个任务”的总成本与节省的人力，而不是把综合Credit硬换成纯Token。

数据边界：数据截至2026-07-21；WorkBuddy与Qoder公式、价格、额度及倍率均按给定当期数据。29.05亿与3.47亿均为忽略部分附加消耗的理论值，实际成本受步骤、工具、模型选择、返工和任务结构影响。