WorkBuddy 旗舰版标价700元/月，包含50000 Credits。看到这里，最省事的算法似乎是找一个“1 Credit 等于多少 Token”的汇率，再直接相乘。但 WorkBuddy 的 Credit 并不是纯 Token 券，这种算法只能得到特定条件下的理论值。

一、Credit 由三部分共同消耗

已知计费结构可概括为：Credit＝Token费用＋步价费＋工具费。其中 Token费用＝（cacheWrite＋output）×模型系数÷4223；步价费约为步数×4.5 Credits；工具费则来自搜索、执行等工具调用。也就是说，同样写一个功能，Agent 多规划几步、多调用几次工具，即使输出字数相同，Credit 消耗也会增加。

另一个关键点是公式只列出 cacheWrite 与 output。不能把所有输入、缓存读取都想当然地按同一口径加入，也不能把别家披露的“总 Token”直接搬来比较。Credit 是综合工作量单位，而不是稳定不变的 Token 汇率。

二、29.05亿只是模型条件下的理论数

在GLM-5.2条件下，1 Credit 约对应58104 Token。用50000乘以58104，可得约29.05亿 Token。这个结果成立的前提，是采用对应模型和换算口径，并把额外步价与工具费的影响抽离。真实 Agent 任务中，步数会分走额度：例如任务拆解、查看文件、修改、测试与复查都可能形成步骤。工具调用也会继续占用 Credits，因此最终用于 Token 项的份额通常低于50000。

三、比较时应记录任务，而非只记汇率

更实用的评测方法，是选择相同仓库和相同需求，记录完成率、步数、工具次数、cacheWrite、output及总 Credit。简单补全与自动重构的消耗结构不同，不能用一个汇率覆盖全部场景。只有任务结构接近时，50000 Credits 的可用时长才有可比性。

所以，WorkBuddy 旗舰版可以给出“GLM-5.2下理论约29.05亿 Token”的上限式参考，但不能宣传成无条件可兑换量。Credits 真正购买的是模型计算、Agent步骤和工具能力的组合。

数据边界：数据截至2026-07-21；旗舰版价格700元、额度50000 Credits。GLM-5.2下1 Credit约58104 Token及29.05亿结果均为特定口径理论换算，实际消耗受模型系数、步数、工具调用和任务结构影响。