关于我从chatgpt 全面转用国产模型的一些实际使用心得

自从9月中旬o/开始不做人以后我的chatgpt pro20x被风控的像个智障一样，不想受这个洋气，于是在我的chatgpt还有1周过期的时间里，我开始将工具全部迁移到使用国产模型。其实今年5月份的时候，在chatgpt血洗中转站的时候，我也曾经想要做那种全部使用国产模型的迁移，但是当时的国产模型的能力，确实离满足我的要求还有点远，遂做罢。

首先我需要集的过的国产模型，其实也没啥可选的， glm5.3 和kimi-k3 ，因为平时都在qodercn里面陪跑过 gpt5.6sol 进行排查问题，都很靠谱，所以就主力模型就选这两个， 不考虑 qwen3.8max ，是因为它在我的使用场景下，陪跑的效果没有前面两个陪跑的效果好（我其实对qwen的每个max模型都报过很大的期待，结果都很失望），至于 glm5.3-flash 和 ds-flash ，拿来跑跑集成测试还好，做为主力开发还是不行（我拿ds-flash改一个桌面组件的时候，直接给弄的不能用了，还是靠 kimi-k3救过来的）。

最开始我的想法是直接使用qodercn这个ide，token来源的话，正好有免费领的一些credits，因为qodercn里面支持很多不同模型，而且和我的使用习惯也比较接近，在codex里面定制的一些skills，也都可以正常的调用和使用，结果实际在长时间使用的过程中发现一些问题，就是他自带的的kimi-k3 是有使用限制的（可能5小时限制？），就是即使你还有剩余的credits，也不让你用，glm5.3模型也是这样，如果用不了kimi-k3 或者是glm5.3 ，就只能用他的qwen3.8max，遂打消了开它的套餐的念头，又正好后来qodercn 发布公告， kimi-k3 和glm5.3 的倍率都有所增长，所以更加不考虑了。

那我自己办glm和kimi的codingplan套餐接到qodercn里面行不行呢？行的，但只行一半，glm的接入就适配的很好，思考什么的都正常输出，使用着也正常，但是Kimi的coding plan 接入问题就多了，一个是不输出思考内容，二是经常返回的比较短，就智商不太高的样子，最过分的是 即使是外接的kimi和glm5.3，也会受到qodercn的使用量的限制，我当时还特意让chatgpt查了，就是qodercn限制的，而不是我套餐到了5小时限制。

因为我的chatgpt还有一周多能用，那我直接扩展 codex 的模型行不行？因为之前一直在用vscode的codex插件，我比较习惯于使用那种可以看的到代码的ai ide（如 vscode 的codex插件 和qoder cn ide） ，因为选取文档和模型进行交互比较方便，还为此开发了一些会话管理和远程的组件。于是我参考开源的codex++ codex-x等，自己写一个代理 ，把 kimi k3和glm 5.3 给接入到codex里面使用，只是这些开源的项目是为了codex 的desktop开发的，和codex插件适配的并不好，用的过程中还出了很多的问题，遂做罢。

那什么ide，能同时接入 kimi glm 和chatgpt的模型呢？经过群里的佬建议，用上了oh-my-pi ，那用不习惯命令行喜欢会话又怎么办呢？又经过群里的佬建议，用上了paseo ，paseo 可以使用omp做为provider，切换模型也很方便，看代码也很方便，而且它是自然支持远程的，用起来就很舒服了。

所以我现在的选型就是 glm5.3+kimi-k3 做为主力模型，我开了一个glm v2 max和一个kimi max，没有使用中转站，因为之前遭过使用中转站导致kimi的key泄露被花掉了20多的余额，所以只敢只用官方套餐，本来我还考虑开两个glm v2 max的套餐，然后开一个kimi 199是不是也可以，结果前几天下午 glm5.3明显降智成傻子，所以决定鸡蛋不能放到一个篮子里。由于glm v2套餐高峰期是3倍的使用量，所以我只能非高峰期使用 glm5.3 ，高峰期使用kimi-k3-256k，讨论需求、生成spec就用kimi-k3和glm5.3，review spec和代码就用kimi-code的cli ，排查问题使用 ds-flash速度真的很快而且结论也差不多 ，做集成测试使用glm5.3-flash，国产套餐的量比较少，以前用chatgpt pro20x的时候，经常还有余力/余量用gpt5.6sol xhigh去做一些自己想做的应用，现在就不太能并行了，但是做工作方面的东西是足够了，在适配完整个流程以后，再有余力和余量，我还是会继续研究一些其他的，ds-flash最新的模型有时间我也会拿来看看是否能承担主力模型的角色（之前感觉是不太稳的）。

差不多就这些了