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最近一个多月，我一直在用 GPT-5.2 帮我写代码。
不得不说，它的代码质量是真的高，逻辑清晰，边界情况考虑周到。
用起来特别爽。
但GPT-5.2 的速度实在是太慢了。
在Extra-High或者High的模式下，我2天就把这周的额度烧完了。
好吧，没办法去开了火山的Coding套餐。
但1月10号买的，1月15号，又烧了一半的Token。
烧的这么快我觉得大概率是我用的比较菜，非编程出身和模型沟通更多的都是自然语言，但自然语言到编程又是2件事了，所以开发出来经常达不到预期。
而且我不太喜欢一次只让它做一件事，我一般是一股脑丢过去让它来完成,上下文很长，那自然会更贵。
我用ccusage统计了一下我的token，然后让GPT用GLM4.7的标准价格来计算，我大概7天就能花个6000块，档位A也要3000左右，这真的太贵了。
这时我不得不面对一个现实的矛盾：
GPT-5.2
代码质量高，但速度慢、用量有限、费用高。
GLM-4.7
资源充足、速度快、性价比高，但编程能力相对小白来说较弱。
忽然，我有了一个大胆的想法：让GPT和GLM吵架
上传代码文件给GPT，在通用AI窗口让它Extend Thinking，速度会比在Codex快一点，而且没有用量限制？
让GPT当架构师，GLM当码农，让他们互相调教。
先把文件上传给GPT，打开Extend Thinking，第一次思考时间会很长，后面就很快了。
然后，也不用关心GPT说的是什么，让它告诉我从哪里复制给IDE。接下来就可以看GPT和GLM相爱相杀了。
GLM说，这个改造很大啊？
GPT说，你的说法我不同意！
到最后GPT终于批准了。
GLM开心的加上了撒花的Emoji。
代码质量终于提升了，可以迅速输出可用的版本！！
而且不用开GPT的Pro，Pro可是要200刀一个月！200块包月的GLM成本只有原来14%，白嫖使我快乐。
有时候1+1，真的可以大于2。
如果你也面临GPT资源紧张、成本过高的问题，也去试试看吧。
同样的逻辑，可以使用codex规划，claude code+ glm 执行，甚至可以一拖N，完全取决于你的线程，通过github协作还可以在线白嫖gemini，也欢迎朋友们去玩耍。
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