Plus 额度不够用,多半不是模型太弱,是一件事从头到尾都让同一个模型干。
读仓库、搜资料、想方案、改代码、跑测试,全挤在一条链路里。
任务一长,额度先空。
我现在改成两段:
Luna 只管执行。
Sol 只管想清楚。
Luna 先把代码、检索结果和命令输出收拢,压成一份 1~3K Token 的任务包:要做什么、关键代码在哪、限制是什么、试过什么、卡在哪。
这份包给 ChatGPT 5.6 Sol,只回答架构、根因和修法。
方案回来,Luna 再改、再测、再验证。
完整项目上下文不要反复塞给 Sol。
只给会影响判断的那几段。
可以拿登录偶发 500 试一次:
Luna 查代码、日志、依赖和最近改动;
Sol 判断最可能的原因和影响面;
Luna 按方案改到跑通。
官方 Pro 大概是 Plus 的 20 倍额度。
这种拆法,是让 Plus 的额度尽量花在真正需要深度推理的那一步。
对比很简单:
一个模型包办,还是执行和推理分开,看复杂任务谁更省、谁更稳。
Codex Plus 也能把额度用出接近 Pro 的效果。
关键不是把 Prompt 写得更短,而是别让一个模型包办所有事。
很多人还是同一条链路走到底:
读项目、搜资料、推理、改代码、跑测试,全堆在一起。
任务一长,Plus 额度就没了。
更省的做法是把活拆开:
Luna 负责动手。
Sol 负责想清楚。
流程可以这样跑:
先让 Luna 把代码库、资料和命令结果摸一遍,只留下跟当前任务有关的东西。
再压成一份很短的任务包,大概 1~3K Token:目标、关键代码、约束、已经试过的路、卡在哪。
这份包交给 ChatGPT 5.6 Sol,只做架构判断、复杂推理、疑难分析和方案。
方案回来��,Luna 再改代码、跑测试、修到过关。
不要把整个项目原封不动丢给 Sol。
只给会影响判断的信息。
可以先拿一个复杂问题试:
登录模块偶发 500。
Luna 先查代码、日志、依赖和最近改动,压成短任务包;
Sol 判断最可能的原因、影响范围和修法;
Luna 按方案改、补测试、实际跑通。
官方 Pro 大约是 Plus 的 20 倍额度。
这种分工,是让 Plus 的每一份额度,尽量花在真正需要深度思考的地方。
自己对比一次就清楚:
单模型从头跑到底,还是 Luna 执行 + Sol 推理,复杂任务到底哪个更省、更稳。