618 AI套餐暗战指南, 我帮你把字节阿里等5家平台的账算清了

用Hermes Agent, OpenClaw或者Claude Code等写代码的Agent朋友，最近应该都感觉到了——AI编程套餐这半年洗牌洗得飞快。腾讯云把Coding Plan全线下架换成了Token Plan，MiniMax从按次改成按Token池惹来一堆投诉，字节又搞了个"业界首个Agent套餐包"。

作为每天开Hermes干活的人，这几个平台我都摸过一遍，今天不讲虚的，直接算账。

先说结论：目前适配Agent用户比较到位的，是字节方舟的Agent Plan。 不是我偏心，往下看数据。

一、按次计费套餐：每100次实际花多少钱？

先把各家按请求次数算钱的套餐摊开看。统一折算成"每100次有效请求"的成本，同时标注了每家的可用模型——模型多寡直接影响你实际能干什么活。

按次计费套餐对比

注：AFP 是火山引擎 Agent Plan 专门创造的计量单位，全称是Agent Fuel Points（Agent 燃料值），本质上就是一种 Credits（积分）

从模型维度看，差异比较明显：

字节的模型阵容相对豪华：Agent Plan覆盖自研Seed全系（含图像/视频多模态）加上GLM-5.1和Kimi-K2.6，Auto模式自动调度最优模型，省去手动切换的麻烦。Coding Plan更额外包含DeepSeek-V4和MiniMax-M2.7 。
阿里云模型数量最多（7款），涵盖千问、Kimi、GLM、MiniMax四条路线，选择面最宽，但Pro经常售罄，有模型也买不到套餐。
智谱走纯自研路线，仅GLM系列，好处是高度优化、不依赖三方，但想换口味没得选。
MiniMax和腾讯云在下表Token池详述。

二、Token池套餐：每百万Token花多少钱？

另一类是MiniMax和腾讯云的Token池模式——固定的Token池子用完即停，不限请求次数。适合长上下文场景。

Token池套餐对比

模型维度的几个关键发现：

MiniMax的M3是原生多模态旗舰，同一个Token池可同时调用文本、图像、语音、音乐、视频五大类模型，这意味着你用Hermes做工具调用时，图片理解和视频分析不需要额外切换平台。
M3支持1M上下文，长文档处理不会被截断，这是Token池模式中比较大的一个差异化优势。
腾讯云Hy系列仅混元Hy3 preview一款模型——价格确实低（¥28起），但模型单一意味着所有任务只能靠这一款模型，编程、推理、分析都用同一套。
腾讯云通用版虽然支持多模型切换，但同样价位的Token额度比MiniMax少很多（通用Pro ¥299仅3.2亿token vs MiniMax Max ¥119含18亿token），性价比差距明显。

三、模型多样性的实际意义

对于Agent用户来说，模型多样性不只是"选择多"的问题，而是直接影响工作流效率：

编程主力和推理辅助可以分开：用Doubao-Seed或Qwen3-Coder做编码，用GLM-5或Kimi-K2.6做逻辑推理和架构分析，不同任务调用不同的最优模型。
多模态需求不用切平台：MiniMax全模态覆盖意味着图片理解、语音转文字、视频分析都在一个套餐内完成。字节Agent Plan的Seedance/Seedream也覆盖了图音视频。
Auto智能调度减少决策负担：字节的Auto模式根据任务类型自动匹配最优模型，你不用每次手动指定用哪个模型，对Agent自动化工作流比较友好。
纯自研路线的利弊：智谱GLM-5（355B MoE）编程能力对标Claude Sonnet 4.5，生成速度55+ tokens/秒，纯自研意味着深度优化和稳定性，但如果你想偶尔换换口味，没得选。