怎樣用 AI 進行 vibe coding，同時控制 API Token 成本？
更新日期：2026-07-05
Vibe coding 很容易讓 AI 反覆讀檔、生成、測試和修復，因此真正的成本通常不是一次對話，而是整個任務鏈路的 token 消耗。
簡短答案
把任務分層：草稿、解釋、測試補全用低成本模型；架構、複雜 debug 和長上下文任務再切到更強模型。lizh.ai 可以用同一個 Base URL 接入多個模型，方便你在不同任務中切換。
具體操作步驟
- 先把需求拆成「理解程式碼」「生成方案」「修改檔案」「生成測試」「修復錯誤」幾個步驟。
- 低風險步驟使用 GLM、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等成本更低的模型。
- 高風險步驟使用更強 reasoning 或長上下文模型。
- 記錄每個任務的輸入/輸出 token，觀察哪些步驟最耗費成本。
- 在支援自訂 endpoint 的工具中使用
https://lizh.ai/v1作為 Base URL。
推薦模型
- GLM-5.2：適合 reasoning、coding、長上下文任務。
- Kimi：適合長文本理解與大上下文。
- DeepSeek：適合程式碼、推理和成本敏感任務。
- auto：適合先讓路由自動選擇可用模型。
成本與穩定性注意事項
- 避免讓 agent 無限制讀取整個倉庫。
- 要求 AI 先列計畫，再按檔案逐步修改。
- 把一次巨大任務拆成多個可驗證的小任務。
如何用 lizh.ai 實現
在支援 OpenAI-compatible API 的工具或 SDK 中，將 Base URL 設為 https://lizh.ai/v1，Authorization 使用你在 lizh.ai 建立的 API key。你可以先用小額 API 兌換碼測試付款、收碼、兌換與實際調用流程。