English(EN) Same game built twice: Opus alone vs Opus planning + local Qwen coding. 16 min vs 42 min, $2.52 vs $0.62

Opus规划结合本地Qwen编码可大幅降低成本但构建时间加倍

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-25 23:21

一位用户将Anthropic的Opus模型与一种混合方法进行了比较，该方法使用Opus进行规划，并使用本地Qwen模型进行编码。这种混合方法（涉及Opus规划和Qwen编码）显著降低了云成本（0.62美元 vs 2.52美元），并减少了Opus的输出（11.3k token vs 90.7k token）。然而，这种成本节约是以增加构建时间（42分钟 vs 16分钟）和略低的清单完成率（24/25 vs 25/25）为代价的。用户得出结论，对于快速任务，单独使用Opus更快，但对于可以分解的大型任务，混合方法提供了显著的成本效益。 AI

影响通过将编码任务卸载给更小、本地化的模型，同时利用大型模型进行规划，展示了一种节省成本的策略。

排序理由对特定任务的不同LLM方法的比较。

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Opus
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r/ClaudeAI TIER_2 English(EN) · /u/GapNew4766 · 2026-10-25 23:21

同一款游戏构建两次：仅Opus vs Opus规划+本地Qwen编码。16分钟 vs 42分钟，$2.52 vs $0.62

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