最初 Open AI 及 Anthropic 以订阅制收取费用及 Token 计费两种形式提供服务,订阅制可用 token 量更大但限制请求次数,Token 计费形式请求次数限制较为宽松,但 Token 使用量上来后费用容易爆炸。 而在 Claude code 及 Codex、copilot、open code 等编程 CLI/IDE 出现后,按 prompt 次数/请求次数计费的方式开始流行。彼时国内大模型厂商因模型能力不足、用户信任度等原因,虽也推出 Coding plan ,但鲜有人关注/购买。而到了 2025 年第三季度,GLM 4.X 系列、MiniMax 2.X系列、Kimi 2.X 系列模型的发布,使得国内开发者将部分注意力转移至国产大模型上。直到 2026 年 OpenClaw 在国内爆火,其对于 Token 的巨量需求与 Coding plan 的低价量大结合,共同推动 OpenClaw 与 Coding plan 双双热销。
tab=coding-plan#/efm/detailminiMAX国内版codingplan:https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information CustomProvider清除原有的BaseURL,填写对应codingplan的BaseURL常见的如下:腾讯云codingplanBaseURL:https://api.lkeap.cloud.tencent.com/coding /v3阿里百炼codingplanBaseURL:https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1minimax国内codingplanBaseURL:https://coding.dashscope.aliyuncs.com codingplanBaseURL:https://api.z.ai/api/anthropic方舟(火山引擎)codingplanBaseURL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding
腾讯云大模型 Coding Plan 订阅服务全新上架,现支持 Tencent HY 2.0 Instruct、GLM-5、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.5 等多个最新模型,更多模型持续接入中 Coding Plan 新客限量优惠活动,每天上午 10 点开始,24 点结束,库存有限,先到先得。 研究发现,腾讯云 Coding Plan 搭配 Lighthouse 部署 OpenClaw 养虾,效果更佳,快来点击阅读原文,立即体验吧! 如您还有其他问题,可扫码加咨询群沟通更多详细信息!
火山方舟这次做了一个更新:Coding Plan 和 Agent Plan 同步上线 DeepSeek V4 系列。 Coding Plan 是火山引擎专为开发者打造的AI编程订阅服务;Agent Plan 则是火山引擎近日发布的业界首个 Agent 订阅服务, 围绕 Agent 场景,Agent Plan 持续把各种模态的主力模型和 Agent Plan 在用量上进一步优化,在同等预算下,通过 Agent Plan 使用 DeepSeek V4系列模型,相比直接按后付费 API 调用最高可以节省最高80%+成本。 方舟 Coding Plan 也同步上线了 DeepSeek V4系列模型,支持广大开发者在 Vibe Coding 场景中使用。 点击文末【阅读原文】订阅 Agent Plan,立刻使用 DeepSeek V4。
摘要: 本文给出一条用 TokenHub + OpenClaw + Hy Token Plan 搭建 Coding Agent 的接入路径,覆盖模型选型、API Key 申请、Base URL 配置、套餐抵扣与并发管理 一、为什么 Coding Agent 这条赛道值得重做 过去两年,AI 编程工具从单纯的"代码补全"演化到"任务级 Agent"——给一句需求,工具自己能拆解、写代码、跑测试、改 bug。 /plan/anthropic 对 Coding Agent 场景,推荐主力是 Hy3 preview——256k 上下文、295B/21B 激活的 MoE、原生支持深度思考与 Function Calling 这一步的 100 万 Tokens 足够你跑通一个 Coding Agent 的 PoC,先不用着急买套餐。 六、写在最后 把一个 Coding Agent 真正跑稳定,比写一个 Demo 难得多——它是模型能力、Agent 框架、成本控制三件事的合体工程。
正是在此背景下,国内主要云厂商和大模型公司于 2025 年底至 2026 年 3 月间密集入局,推出了以固定月费替代按 Token 计费的"Coding Plan"订阅套餐。 OpenClaw 需要购买 Coding Plan。对的,就是程序员用Cursor,Trae 等 IDE 同样的使用模式,因为 OpenClaw 和 Cursor 那些本质上都是智能体。 如果你购买的不是 Coding Plan (国外通常称为 API ),你花的银子只能用于浏览器访问大模型。 入门试水型 推荐:阿里云百炼 Lite 首月¥7.9(已经停供),或者腾讯云首月7.9元 首次接触 Coding Plan,想以最低成本体验 OpenClaw 全流程。 Kimi-K2.5 是目前 Coding Plan 市场唯一支持截图多模态输入的原厂套餐,适合前端与 Vibe Coding 场景。
结合我自己的一些直观感受,聊一聊国产模型Coding Plan怎么选。 需要注意,下面仅是我的主观感受,没有专门去设计测试指标,拿数据之类的。 我购买了所有支持coding plan的最低价套餐用来测试,我的主要编程工具是claude code,如果以Claude Opus 4.6为10分标准,我会根据自己的体验,给这些coding plan里支持的国产打分 下面,就让我们来看看,国内各个厂商提供的Coding Plan套餐,哪家最能打。 GLM 最早在国内学习海外模型提供Coding Plan,并通过社媒和github大量推广,在其上市前形成了较好的社区反应。 总结起来,就是国产模型的coding plan面临着模型能力不足和自身服务性价比缺陷问题。希望国产之光deepseek能早日发布新模型和coding plan。
所以我发现了一个聚合方案,就是这个字节火山方舟的 Coding Plan 计划。使用它就不需要在智谱、minimax、kimi这些地方都去订阅。而是只使用它就可以切换所有的这些模型。 方舟Coding Plan,各种编程工具兼容,配置简单可以无缝融入工具链 前两天我使用 OpenCLaw的时候,就用它 —— 方舟Coding Plan,一键接入并随时切换不同的模型: 它的量是Claude 在这点击选择方舟Coding Plan相应套餐。订阅即可:https://www.volcengine.com/activity/codingplan?
Join 等算子, 产生的Join Probe 和Join Builder 算子, 即一个Plan 可能生成多个Plan Fragment 2 BE 过程中, 因为是MPP 数据, 需要将一个Plan 11507). 10: optional string absolute_path // Whether the HDFS file is stored with erasure coding : request_.plan_exec_info) { for (const TPlanFragment& fragment: plan_exec_info.fragments) { std::vector<int32_t> plan_node_to_fragment_idx_; /// Maps from plan node id to its index in plan.nodes _ and plan_node_to_plan_node_idx_.
百度云Coding Plan翻车现场直击:一次令人哭笑不得的经历嘿,大家好!今天我要和大家分享一下昨晚我在百度云上的一次“奇妙”经历。 事情是这样的,由于腾讯云和阿里云的资源抢不到,我转战百度云,惊喜地发现那里居然还能买到Coding Plan。当时的心情就像是在沙漠中找到了绿洲一样兴奋。 兴奋的开端怀着满心的期待,我迅速入手了百度云的Coding Plan,并迫不及待地开始尝试调用glm-5模型。 就在我满怀信心地按下执行键后,屏幕上弹出了这么一个错误信息:bad response status code 429, message: Error code: 429 - {'error': {'code': 'coding_plan_cluster_rate_limited 翻车进行时很快,官方给出了回复:“您好,因为近期百度千帆Coding Plan订阅客户量持续增长,导致模型API调用量显著提升,在部分白天高峰时段可能会出现请求排队或限流的情况。
if (child.getSink() instanceof JoinBuildSink) continue; // Propagate the plan and cohort IDs to children that are part of the same plan. (fragment.getCohortId()); createBuildPlans(child, buildCohortId); } }下一篇 讲impala be query plan
本文为基于ICCII的IO plan的备忘录 创建bump array 使用命令create_bump_array IO ring + corner cell 其实,直接用create cell然后手工挪过去也不费事
把SAO Utils Web也归入了 SAO UI PLAN ,复现SAO 风格界面算是告一段落啦。 这个榜单一开始是准备拿来当做打赏榜单的。可是临到头却发现没人打赏。
Planning does not mean predicting, that is to say, in planning, it may not be possible to completely plan For example, i plan to prepare for the postgraduate exams before the start of the school yet, but the In summary, i have revised my plan to improve professionalism, and the preparation for the postgraduate But if you plan your schedule in a time of lack of energy, this thins will be very bad. Author: Frytea Title: Plan energy, supplemented by time Link: https://blog.frytea.com/archives/68/
该文是关于计算几何中的一个经典问题,给定平面上两个不同点,需要找到一条直线,使得这两个点到直线的距离之和最小。文章介绍了该问题的数学模型和算法,并提供了具体的示例和代码。该问题在计算机科学和软件工程领域有广泛的应用,例如在图形学、网络路由等领域。
总结 gpu在整个AI生态占据了黄金生态位, 目前算力市场一卡难求, token coding plan价格也是水涨船高。 作为AI基础设施团队的目标是不断压榨gpu, 高质量高效地产出token。
前段时间笔者遇到一个MongoBD Plan Cache的bug,于是深究了下MongoDB优化器相关源码。在这里分享给大家,一方面让大家知道MongoDB优化器工作原理,一方面就是避免踩坑。 jira.mongodb.org/browse/SERVER-32452 接下来我们就进入正题,本文分为以下4个章节: 背景 MongoDB生成执行计划是如何选择索引的 过滤符合条件的索引 选择合适的索引 MongoDB Plan 03 MongoDB Plan Cache机制 上面我们提到了MongoDB是如何选择索引最后生成最优的执行计划,那MongoDB会将最优的执行计划缓存到cache中,等待下次同样的SQL执行的时候会采用
魔改正文 SAO UI PLAN 相关项目为本站原创项目,因此均为内测版,在样式适配上仅针对本站进行调整,因此在泛用性上存在缺漏。对于可能遇到的 bug,欢迎在评论区进行讨论。 javascript"> SAONotify("secret","旅行者,告诉你个秘密,其实,小青是个......"); </script> 那么现在,弹窗功能就独立出来啦,下一篇准备写SAO UI PLAN
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魔改步骤 SAO UI PLAN 相关项目为本站原创项目,因此均为内测版,在样式适配上仅针对本站进行调整,因此在泛用性上存在缺漏。对于可能遇到的 bug,欢迎在评论区进行讨论。