成本控制痛点
在长期开发中，不同AI模型的Token成本差异可达5-10倍。Plandex的灵活模型切换机制可针对性解决此问题。
Implementation steps
- benchmarking：先用
set-model gpt-4-turbo完成核心逻辑设计，记录任务耗时和token用量 - 分层使用：切换至
deepseek-v3处理模板代码生成（成本降低80%），保留高阶模型处理复杂算法 - Localized Deployment：通过Docker Compose运行
./start_local.sh后，可混合使用开源模型（如Llama3）进一步控制成本 - 用量监控：云托管版提供每月$20额度提示，自带API密钥用户可通过OpenRouter仪表板实时监控
caveat
- start using
--light-context模式加载关键文件（如plandex load core/ --light）减少非必要token消耗 - 对于语法检查等低认知负荷任务，优先使用tree-sitter本地解析而非AI模型
- 定期运行
plandex optimize自动清理陈旧上下文
This answer comes from the articlePlandex: an open source AI coding assistant with support for ultra-long contextsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何通过Plandex改善多模型协作开发的成本控制？
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