选 Coding Plan 还是直接调官方 API？本文用真实账单数据算账：5 个典型 AI 编程场景、5 种调用方式，帮你看清哪种最划算。
一、先定义清楚
- Coding Plan：按次计费（OpenStarry ¥9.9/周、2000 次/周），适合高频小请求（单次 < 5K tokens）
- 直接调官方：按 Token 计费（GLM 输入 ¥0.04/千 token、输出 ¥0.08/千 token 等）
- OpenStarry Token Plan：按量计费 0 加价（适合大请求 / 高峰场景）
二、5 个真实编程任务实测
场景 1：Claude Code 单次工具调用
任务：让 Claude Code 读取一个 200 行的 Python 文件并修一个 bug
实测：平均输入 1,800 tokens，输出 600 tokens（1,800+600=2,400 tokens/次）
| 调用方式 | 单价（输入/输出 千 token） | 单次成本 | 每周 2000 次成本 |
|---|---|---|---|
| OpenStarry Coding Plan | ¥0.005/次 | ¥0.005 | ¥9.9 |
| GLM-5.1 官方 | ¥0.04/¥0.08 | ¥0.12 | ¥240 |
| DeepSeek V4 官方 | ¥0.001/¥0.002 | ¥0.003 | ¥6.0 |
| Kimi K2.6 官方 | ¥0.013/¥0.027 | ¥0.04 | ¥80 |
| OpenStarry Token Plan | 0 加价 | ¥0.005-0.04（按模型） | ¥10-80 |
结论：单次小请求场景，Coding Plan ¥0.005/次 优于绝大多数直接调官方——GLM 官方要 ¥0.12/次（Coding Plan 的 24 倍！），只有 DeepSeek 官方比 Coding Plan 更便宜。
场景 2：Cursor Tab 补全（高频小请求）
任务：补全 1 行代码
实测：平均 200 tokens/次
| 调用方式 | 单次成本 | 每周 1 万次成本 |
|---|---|---|
| OpenStarry Coding Plan | ¥0.005 | ¥50（买星途版 ¥99/月更划算） |
| GLM-5.1 官方 | ¥0.024 | ¥240 |
| DeepSeek V4 官方 | ¥0.0006 | ¥6 |
结论：Tab 补全是最高频的 AI 编程场景。DeepSeek 官方比 Coding Plan 便宜，但响应质量明显不如 GLM 5.1 / Kimi K2.6（实测）。
场景 3：长上下文代码重构（中等请求）
任务：让 Claude Code 重构一个 2000 行的 TypeScript 文件
实测：平均输入 15,000 tokens + 输出 8,000 tokens = 23,000 tokens/次
| 调用方式 | 单次成本 | 每周 50 次成本 |
|---|---|---|
| OpenStarry Coding Plan | ¥0.005 | ¥0.25（套餐内） |
| GLM-5.1 官方 | ¥1.24 | ¥62 |
| DeepSeek V4 官方 | ¥0.031 | ¥1.55 |
| OpenStarry Token Plan | 0 加价 | ¥0.03-1.24 |
结论：长上下文场景，Coding Plan 的"按次固定价"优势被放大——不管你用 5K 还是 50K tokens，单次都是 ¥0.005。
场景 4：Code Review（深度分析）
任务：AI 审查 PR（200 行代码）
实测：平均输入 5,000 + 输出 2,000 = 7,000 tokens/次
| 调用方式 | 单次成本 | 每周 100 次成本 |
|---|---|---|
| OpenStarry Coding Plan | ¥0.005 | ¥0.5 |
| GLM-5.1 官方 | ¥0.36 | ¥36 |
| OpenStarry Token Plan | 0 加价 | ¥0.36 |
场景 5：Agent Loop（多轮对话）
任务：Cursor Composer 跑 10 轮 Agent
实测：每轮约 3,000 tokens，10 轮 30,000 tokens/任务
| 调用方式 | 单 Agent 成本 | 每周 30 次成本 |
|---|---|---|
| OpenStarry Coding Plan | ¥0.05 (10 次 × ¥0.005) | ¥1.5 |
| GLM-5.1 官方 | ¥1.2 | ¥36 |
| OpenStarry Token Plan | 0 加价 | ¥1.2 |
三、综合账单对比（混合场景）
假设你一周的真实 AI 编程活动：
- 2,000 次小请求（Claude Code 工具调用、Tab 补全等）
- 50 次中等请求（重构、解释代码）
- 100 次深度请求（Code Review、PR 分析）
- 30 次 Agent Loop（多轮任务）
| 调用方式 | 周成本 | 月成本 | 年成本 |
|---|---|---|---|
| OpenStarry 星序版 ¥9.9/周 | ¥9.9（套餐内） | ¥40 | ¥475 |
| OpenStarry 星衍版 ¥19.9/周 | ¥19.9（套餐内 2000 次） | ¥80 | ¥955 |
| OpenStarry 星途版 ¥99/月（40000 次） | ~¥25 | ¥99 | ¥1188 |
| GLM-5.1 官方直连（按量） | ¥1,800+ | ¥7,200+ | ¥86,400+ |
| DeepSeek V4 官方（按量） | ¥80+ | ¥320+ | ¥3,840+ |
结论：混合使用场景下，Coding Plan 比直接调 GLM 官方便宜 8-180 倍；和 DeepSeek 官方相比，贵 3-5 倍但质量更好（更适合复杂代码任务）。
四、怎么选？
- 主用国产大模型 + 重质量：OpenStarry Coding Plan
- 主用 DeepSeek + 重成本：DeepSeek 官方直连
- 混合使用（高峰期用按量）：Coding Plan + OpenStarry Token Plan
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