背景： 比较大的项目，代码很复杂。项目中只使用AGENTS.md，不存在CLAUDE.md。本次测试没有使用skill和工作流，就是简单的提示词。glm-5.1使用claude code，使用官方订阅。gpt-5.5使用codex，思考深度使用xhigh，使用站内的公益的额度 提示词： “帮我梳理一下前端的e2e目前是怎么实现的？每次有新需求的时候，如果需要某个场景的e2e，一般需要怎么做？流程是什么样的？每次的e2e资产怎么保存？后续怎么复用？” 执行结果： glm-5.1 gpt-5.5 这个结果科学吗？gpt-5.5的输出感觉就是一坨啊 是我用的不对还是渠道不对？感觉用不下去一点 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
Codex这几天真的是慢的令人发火，我发现切换网络节点可以让他瞬间提速，不知道什么的原因。 我看有的帖子说切到美区网络就没有这个问题了，我刚刚试了一下，还是很慢。 7 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
新模型改分词器、新模型倍数消耗额度，单任务额度消耗被抬高； 在速度上也是，最近普通模式的速度体验明显变慢，他们顺势推出 fast 模式按倍数烧额度。 怕用户直接察觉到问题，好心推出短期额度翻倍让你适应高消耗，等活动结束你只会觉得“额度不禁用了”，而不是意识到它其实是在变相涨价。
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对比了kimi cli 下使用k2.6 vs claude code下使用k2.6 vs codex 3 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Deepseek 用了几天,我感觉单任务消耗的 token 相比 GPT,Sonnet,甚至 M2.7 都更多,而且多了不是一点,GPT 100k 左右的任务,DS 直接计算了 5M 的 token 使用,顿时感觉这按任务算费用 DS 的优势好像也不是很明显,牛马类工作我还是转回 MiniMax 的 coding plan 了