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📄 文章摘要
真实使用一个多月、累计近 2 亿 token 后，我目前的 Vibe Coding 大模型与工具链组合实践经验总结。
编程模型的选择没有绝对标准，关键是找到最适合自己工作流的那一套组合。
最近经常有人问我一个问题：
你现在日常编程，到底在用哪些大模型？
索性借这篇文章，把我最近一个多月真实在用的 Vibe Coding 组合系统梳理一下。这不是一篇测评，也不是排行榜，更不是那种“用一次就来写推荐”的广告文，而是我已经稳定使用了一段时间、而且还在持续高频调用的模型与工具组合。
先说结论：我现在的主力模型组合
如果用一句话总结我现在的状态，大概是：
多模型并行 + 多工具入口 + 场景分工 + 顺手优先
目前我最常用的几类大语言模型（LLM）是：
• 智谱 GLM 4.7（编程大模型） 👉 日常主力，调用频率最高
• Claude Sonnet 4.5 👉 目前我个人觉得“手感最好”的编程模型
• Codex 5.2（ChatGPT / Copilot / OpenAI 系） 👉 解决疑难杂症、复杂上下文问题
• Gemini 3.0 Pro（偶尔使用） 👉 免费额度在那，不用白不用
这些模型对我来说不是“谁淘汰谁”的关系，而是在不同工具和不同场景下，各自发挥价值。
为什么我会把 GLM 4.7 当作“日常主力”
我用智谱 GLM 4.7 已经接近一个月，累计 token 使用量接近 2 亿。这不是浅尝辄止，而是非常重度、非常日常的使用。
而且有一个很重要的前提是：我不是只在一个工具里用它。
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不只是 Open Code，用起来顺才是真的顺
在 Open Code 里，GLM 4.7 是我最常切换到的模型之一：
• 反应速度快
• 成本可控
• 很适合高频打断、快速调整的 Vibe Coding 节奏
它非常适合那种“我先试一版 → 不满意 → 马上改 → 再细化”的工作流。
在 Cloud Code 里也很好用（这是关键）
另外一个让我持续使用 GLM 4.7 的原因是：它在 Cloud Code 里的体验也很好。
Cloud Code 本身是原生支持 Claude Code 的，而我经常：
• 在 Claude Code 的环境里
• 直接调用 GLM 4.7 来写代码、改代码、补逻辑
这点非常重要，因为这意味着：我并不需要为了用某个模型，去迁就某个工具。
GLM 4.7 能自然地融入我已经习惯的工具链，这是我持续用它的根本原因之一。
编程能力 + 成本，决定它能不能当“主力”
从纯编程体验来说，我的主观判断是：
GLM 4.7 至少在 Claude Sonnet 4.0 这一档
在 Web coding、脚手架、业务逻辑、快速原型这些高频场景里，它已经完全够用。
再加上成本压力明显更小，它就非常适合当那种“我可以放心多问几轮、多改几版”的主力模型。
下图为我个人 GLM 4.7 累计 token 使用量的截图：
我已经使用了 4 亿 token 的智谱 GLM 4.7 模型
其他模型：我为什么还在用，但不用它们当主力
Claude Sonnet 4.5：目前最“顺手”的编程体验
我不避讳地说一句：Sonnet 4.5 依然是我心目中编程体验最好的模型之一。
但它的问题也很现实：
• 成本更高
• 更适合用在关键节点，而不是全程高频消耗
所以我通常把它用在：
• 架构级修改
• 比较关键的代码生成
• 需要一次到位的场景
Codex 5.2：专门解决“疑难杂症”
Codex 对我来说，更多是：
• 看复杂上下文
• 处理历史代码
• 解决“别的模型反复跑偏”的问题
好用，但不适合当烧 token 的主力。
Gemini 3.0 Pro：偶尔“薅一下免费额度”
我有时也会用 Gemini 3.0 Pro，尤其是在 Antigravity 里的调用，或者直接调用 Sonnet 4.5 或 Gemini。
下图展示了 Antigravity 工具中 Gemini 3.0 Pro 的界面：
Antigravity 里的 Gemini 3.0 Pro
原因很简单：有免费额度，不用白不用。
这类使用更多是补充型，不会进入我的核心工作流，但确实能解决一些临时需求。
Vibe Coding 的“灵魂”：语音输入
如果你还没试过语音 + 编程模型，那你对 Vibe Coding 的理解，可能还停留在 70%。
我目前最常用的：秒言（Mac）
我现在在 Mac 上主要用的是秒言：
• 识别准确
• 延迟低
• 非常适合边想边说、边说边改代码
下图为秒言语音输入法的界面截图：
秒言语音输入法
虽然这家公司已经不在了，但我之前兑换过积分，目前还能继续用一段时间。
智谱 AI 语音输入法：性价比型选择
如果你已经订阅了智谱的编程套餐，那它的 AI 语音输入法是可以免费使用的。
客观说一句：
• 体验还在进化中
• 但胜在集成度高、额外成本为零
对已经在用 GLM 4.7 的人来说，这是一个完全合理的备选方案。
关于 GLM 4.7 的订阅这件事
这篇文章写到这里，你应该能看出来：我不是因为有优惠才开始用它，而是因为已经在用，所以顺便提一下优惠。
目前 GLM 4.7 的订阅正好处在优惠期，据我了解到这个月底结束，大概还剩一周左右。
如果你：
• 本来就需要一个可长期使用的编程模型
• 又不想在成本上太有心理负担
那这个时间点，其实还挺合适的。
文章里的链接和二维码，是我自己的订阅入口。是否使用，完全取决于你自己的判断。
最后一点个人感受
现在这种AI + 编程 + 语音的状态，对我来说已经有点像一种轻度娱乐。
有空的时候，我会随手做点 Vibe Coding：不一定上线、不一定交付，就是自己玩、自己爽、顺便学点新东西。
如果你已经在写代码，也已经在用大模型，我的建议只有一句：
不要执着于“哪个最强”，而是找到“在你工具链里最顺的那一个”。
对我来说，目前这套组合就是答案。
我的模型与工具实践补充
除了上面提到的主力模型和工具，我还经常在 VS Code 里用到 GPT-4.1 和 GPT-5 mini。因为我订阅了 Copilot Pro，这两个模型在 VS Code 侧边栏和编辑器内都可以免费用。
我的常见用法包括：
• 自定义提示词：比如让模型帮我优化文章结构、润色内容、自动排版，或者批量处理 Markdown。
• 调用 MCP/工具链：结合 VS Code 的 MCP 工具，快速插入新资源、生成图表、批量处理内容。
这种集成体验极大提升了内容生产和开发效率，尤其适合需要频繁编辑、重构、批量处理的场景。
另外，我还会用 OpenAI 推出的 Atlas 浏览器。它可以在浏览器侧边栏直接与 ChatGPT 对话，支持：
• 针对任意网页提问、总结、重写内容
• 直接访问本地网站和页面，调试本地服务
• 结合历史 Memory，跨网页追踪上下文
• 让 ChatGPT 充当编辑、UI/UX 工程师，给出专业建议
Atlas 最大的优势是免费、无缝集成，尤其适合调试本地网页、快速获取内容建议、或作为多角色 AI 助手。
这两个工具的组合，让我在内容创作、开发和调试时都能获得高质量、免费的 AI 支持。
总结
Vibe Coding 并不是“哪个模型最强”或“哪个工具最全”的问题，而是如何把多模型、多入口、多场景的能力，组合成最适合自己习惯的开发体验。我的实践证明，找到顺手的模型和工具链，才是提升效率和乐趣的关键。
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