一名百度前工程师在准备离职时，为了应对繁重的交接工作和同事无休止的技术咨询，决定构建一个“AI版的自己”。他利用自己过去在公司内部通讯软件中的聊天记录、技术文档、代码库以及邮件数据，通过检索增强生成（RAG）和微调技术，打造了一个能够模仿其语气、理解公司业务架构并准确回答技术问题的 AI Agent。 该 AI 分身成功接管了大部分日常咨询，甚至在作者离职后仍持续运行，同事们在初期几乎没有察觉异样。这一实践不仅展示了 AI Agent 在企业知识传承和个人工作自动化中的巨大潜力，也为开发者如何利用大模型解决日常工作痛点提供了新颖的思路，同时引发了关于员工数据所有权和企业合规性的讨论。
近日有开发者在社区反馈了百度 codingplan 和阿里云 tokenplan 的实际使用体验，并发出“慎买”警告。 针对百度 codingplan，该产品虽然价格便宜，但限流问题极其严重。开发者反映在额度充足的情况下，API 依然频繁出现请求失败、无法访问的情况，仅在清晨时段稍好，严重影响正常开发流程。 针对阿里云 tokenplan，其采用积分制计费（199元购25000积分），但计费规则不透明。实际测试中，仅发送单个字符“1”即扣除160积分，而编写一个简单的用户卡包列表和查询功能就消耗了1000积分。按此速度，25000积分仅能支撑约一天的轻度开发。 该反馈暴露出部分大模型 API 商业化方案在稳定性与计费透明度上的不足。建议开发者在选择此类低价 AI 资源包时，需仔细评估其限流策略与实际消耗折算率，避免因服务不可用或高昂的隐性成本影响项目进度。
近期，有开发者在V2EX社区分享了对阿里云TokenPlan和百度CodingPlan的使用体验，揭示了这两款面向开发者的AI服务套餐在实际应用中存在的问题，提醒同行谨慎购买。 百度CodingPlan方面，开发者指出其价格虽低廉（如40元体验套餐），但存在极其严重的限流问题。用户反馈在未消耗任何额度的情况下，请求频繁失败甚至完全无法访问，仅早上时段情况稍好。这使得该服务在实际开发场景中几乎无法使用，严重影响开发效率。 阿里云TokenPlan则采用积分制，例如199元购买25000积分。然而，其积分计算规则不透明，开发者难以预估实际消耗。测试显示，一个简单的“1”字符请求即扣除160积分，而一个基础的用户卡包列表和查询功能测试则消耗了1000积分。按此消耗速度，25000积分预计仅能支撑一天的开发工作量。 综上所述，百度CodingPlan因其严峻的限流问题导致服务不可用，而阿里云TokenPlan则因积分消耗过快且规则不透明，导致实际使用成本远超预期，难以满足持续开发需求。对于依赖AI服务进行编码或功能开发的中国开发者和AI创业者而言，选择此类服务套餐时需格外审慎，以免投入成本后却无法获得预期的技术支持和开发效率。
近期，有开发者在V2EX社区发文，警示中国开发者和AI创业者在购买阿里云Tokenplan和百度Codingplan时需谨慎。该开发者分享了其在使用这两项AI服务套餐中的具体体验和遇到的问题，主要集中在服务可用性和实际成本方面。 针对百度Codingplan，开发者指出其价格虽然便宜（如40元可购买体验），但存在极其严重的限流问题。在实际使用中，即使在未消耗任何额度的情况下，请求也频繁失败，甚至完全无法访问，仅在早上时段表现稍好。这使得该服务在日常开发工作中几乎无法正常使用，严重影响开发效率和项目进度。 而阿里云Tokenplan则面临积分消耗不透明且过高的问题。开发者以199元购买了25000积分，但发现积分计算规则不明确。例如，发送一个简单的字符“1”竟扣除了160积分，按此计算，25000积分仅能支持约150次类似操作。更甚者，一个简单的用户卡包列表和查询功能测试就消耗了1000积分。据此推算，25000积分可能仅够一天的基础开发使用。 这些案例表明，尽管国内大厂提供了AI编码和模型服务，但在实际落地应用中，开发者可能面临服务稳定性差、实际使用成本远超预期的挑战。对于追求效率和成本控制的中国开发者及AI创业者而言，在选择此类服务时，务必深入了解其计费细则、服务限额和实际性能表现，避免因盲目购买而造成资源浪费和项目延误。