应按任务复杂度匹配模型档位：简单任务（单文件js/css/vue）选混元或minimax-m2.5，跨文件协作或算法实现则选ds31或glm-5.0，并遵循禁用全局默认模型、定期清空历史、生成后验证执行三大规则。
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在CodeBuddy里写一个登录接口，混元模型秒出代码但漏了JWT刷新逻辑；换DS31模型后补全了完整鉴权流程，可单次积分直接翻了两倍——选错模型不是效果打折，而是钱花得看不见回响。
按任务复杂度匹配模型档位
第一步：打开CodeBuddy右下角模型切换器，点击「当前模型」旁的齿轮图标→进入「模型路由设置」。
第二步：观察你正在编辑的文件类型和上下文规模。如果只是单个JS文件里的工具函数、CSS样式微调、Vue模板语法解释，【必须选混元或MiniMax-M2.5】——这类任务用DS31或GLM-5.0属于高射炮打蚊子，不仅响应慢半拍，还会因上下文自动加载项目说明文档而触发额外Token计费。
第三步：若涉及跨文件协作（比如同时修改React组件+Axios封装+后端SpringBoot Controller），或需理解算法逻辑（如实现LRU缓存淘汰策略），则手动切换至DS31或GLM-5.0。此时混元模型大概率生成“伪代码”：语法对但逻辑断层，比如Promise链没return、catch块空置。
这一步不能靠猜。CodeBuddy会在你输入需求后自动弹出「模型建议浮层」，显示当前任务预估难度等级（★☆☆～★★★）和推荐模型，点开就能看到依据——比如检测到package.json里有@nestjs/common依赖，就会倾向推荐DS31。
避开高成本陷阱的三个硬规则
方法一：禁用「全局默认推理模型」开关。该选项位于设置→AI行为→高级模型策略，默认开启时所有新会话自动启用DS31，哪怕你只是查fetch API用法。关闭后，系统回归场景化路由，简单任务自动回落到混元。
CodeBuddy Code CLI 的安装、配置与使用指南。CodeBuddy Code 是腾讯推出的 AI 驱动 CLI 编程助手，支持自然语言驱动开发。 - 必备触发词：CodeBuddy, codebuddy, AI CLI, Tencent AI coding, @tencent-ai/codebuddy-code, terminal AI assistant - 适用场景：安装 CodeBuddy CLI、配置 CodeBuddy、使用 CodeBuddy 命令、排查 CodeBuddy 问题
方法二：对同一任务连续追问时，每5轮对话手动清空历史。上下文累积到8万Token后，glm-5.1单次调用成本比初始高出3.7倍——不是模型变贵了，是它被迫读取你前面聊过的17个无关npm包版本号。
方法三：生成代码后立刻点击「验证执行」按钮而非直接复制。混元模型输出的axios请求示例若未声明timeout，DS31模型会自动补上{ timeout: 10000 }并标注风险提示；但如果你跳过验证直接粘贴，后续调试失败再重试，等于为同一逻辑付两次积分。
用体验积分做低成本压力测试
新手用户首次登录自动获赠500体验积分，足够完成25次混元调用或8次DS31调用。不要一上来就冲高配模型。
先用混元跑通「数组去重」「防抖节流实现」「v-for转map」三类高频小任务，记录平均响应时间和代码可用率；再用DS31处理「微信小程序登录态续签」「WebSocket心跳保活机制」等中等复杂度任务，对比二者生成代码的测试通过率差异。
【关键动作：每次测试后截图保存「模型名称+Token消耗+首次运行结果」】——这样你就能建立自己的性价比坐标系，而不是依赖厂商宣传页上的模糊描述。
完成上述三组测试后，CodeBuddy会自动生成《个人模型适配报告》，点击「应用推荐配置」即可一键同步到所有设备。
