Copilot 改按量后我决定换掉它：用 3 个免费工具跑同一个项目，月成本从 $746 降到 ¥4.7

Aliaoo

334人浏览 · 2026-06-09 14:30:39

Aliaoo · 2026-06-09 14:30:39 发布

Copilot 改按量后我决定换掉它：用 3 个免费工具跑同一个项目，月成本从 $746 降到 ¥4.7

6 月 1 日早上，我打开 GitHub 看了一眼 Copilot 的账单预估——如果我保持原来的使用习惯，月费会从 $10 跳到大约 $400。Reddit 上有人更惨，$28 变 $746。

我当时就决定：换了。

我要解决的真实问题

先交代背景。我写代码的方式是重度 AI 辅助：不是让 AI 替我写所有代码，而是：

让它读我的项目结构，理解上下文
复杂重构时跑 Agent 模式，跨文件改
调试时把错误日志和代码一起喂给它
PR Review 前让 AI 先扫一遍

这些在旧 Copilot 的 $10/月订阅里全包。新计费下，每一项都在烧 credits。

我需要找一个方案：功能不降级，成本可预期。最好免费。

我测了哪三个

根据 Reddit 和 Hacker News 上的讨论，我挑了三个呼声最高的免费方案，全部是命令行工具（我不想要 IDE 插件——换编辑器太痛苦了）：

工具	类型	费用	特点
OpenAI Codex CLI	官方 CLI	免费层级可用	Agent 模式强，OpenAI 生态
OpenCode	开源	免费（自带 API Key）	95K+ Star，支持 75+ 模型
Gemini CLI	官方 CLI	免费层级	Google 出品，推理能力强

测试项目

我做了一个公平的测试：同一个项目，同一个需求。

项目：一个 Python Flask API 服务，3 个 endpoint，连接 SQLite 数据库，有单元测试。需求是「加一个用户认证中间件 + JWT token 验证 + 更新所有测试」。

我给三个工具同样的 prompt：

Read the project structure. Add JWT-based auth middleware to protect 
all /api/* routes. Generate tokens at /api/login. Update all existing 
tests to include auth headers. Run tests and fix failures.

实际跑下来的结果

Codex CLI：Agent 模式最强，但有个坑

安装就一行：

npm install -g @openai/codex
codex

Codex 的 Agent 模式是真 Agent——它会自己读文件、写文件、跑测试、看报错、修代码，循环直到通过。这个任务它跑了 3 轮：第一轮生成了中间件代码但忘记改测试，第二轮改了测试但 import 路径错了，第三轮修好了。

耗时 8 分钟。代码质量不错，JWT 实现用了 PyJWT 库，配置从环境变量读——这是生产级的写法。

踩的坑：Codex 默认用 GPT-5.5 模型，免费层级有速率限制。我用免费层级跑这个任务时，第三轮调试触发了限流，等了 2 分钟才继续。如果你要频繁跑 Agent 任务，得考虑这个问题。

费用：$0（免费层级）

OpenCode + DeepSeek V4 Pro：最省钱，但需要一点配置

OpenCode 是开源工具，本身不要钱。但它需要你接一个 LLM 的 API Key。

我接了 DeepSeek V4 Pro。配置很简单：

# 安装 OpenCode
curl -fsSL https://opencode.ai/install.sh | bash

# 配置 DeepSeek API
export OPENAI_API_KEY="sk-your-deepseek-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"

# 启动
opencode

DeepSeek 6 月 1 日起 2.5 折永久生效——输入 ¥0.025/百万 Token，输出 ¥6/百万 Token。这个任务跑下来，总共消耗了约 38 万 Token（包括读取代码上下文的输入），账单 ¥4.7。

性能和 Codex 相当——也是 3 轮跑通。代码质量上，DeepSeek V4 Pro 生成的 JWT 中间件用的是 python-jose 而不是 PyJWT，两者功能等效，只是库的选择偏好不同。

踩的坑：OpenCode 的 LSP 集成需要额外配置。不配 LSP 的话，它读项目结构靠 grep，大项目会慢。如果你只是用在中型项目上，可以不配。

费用：¥4.7/次（按我的使用频率，月费估计 ¥30-50）

Gemini CLI：推理最强，但中文项目有偏差

npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli  # 等等，这个包名...

好吧，实际安装是：

# Google 的 Gemini CLI
npm install -g @google/gemini-cli
gemini

Gemini CLI 的强项是推理——如果你让它分析一个复杂的 bug，它比其他工具快。但在这个「加认证中间件」的任务上，它生成了一个英文注释 + 英文变量名的中间件，而我的项目是中文注释风格。

不是大问题，改几行就行。但说明 Gemini 对中文项目的适配不如 DeepSeek。

耗时 5 分钟（最快），代码可用但需要手动改注释。测试全过。

费用：$0（免费层级，Gemini 3.1 Flash 模型）

最终的方案

一周用下来，我的组合是：

场景	工具	月费
日常补全 + 简单问答	GitHub Copilot Free	$0
复杂重构 / Agent 任务	OpenCode + DeepSeek V4 Pro	~¥35
深度调试 / 推理	Gemini CLI	$0
合计		~¥35/月