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昨天 grok bot 下放到了 supergrok plus ，今天一看又下放到了 supergrok 。 等于买 supergrok 送 grok bot + 云端服务器。 问了下 grok bot 服务器的配置，相比 heavy 的 128G 内存，只有 16 G 。 bot 额度貌似与 build 不共享，因为我的 build 已经周上限了， 但 bot 还能聊天。
自从 8 月 16 日涨价后，这一周花了我一千多，而且 ds 主要还是兜底模型（fallback）。当然我的 token 消耗也多，所有模型加一起每周要 1B 多。 我主要面向 coding 场景，其他场景也可以参考。首先要专模专岗，不要所有场景都用一个模型，例如网络搜索（research）、本地搜索（explore）我就用免费的模型或者便宜的模型，只有计划、决策大方向、难点的任务我才会用第一梯队的模型。 所以现在至少需要两个模型，一个第一梯队的模型，例如 ChatGPT 和 Grok 的订阅。一个便宜或免费的模型，例如 Hy3 干杂活够用了。 目前我自己的方案是ChatGPT 和 Grok 双订阅用顶级模型 + commandcode 一美元订阅灵活调用顶级模型或便宜模型，最后再外加 50 个 IP 池轮询 opencode hy3-free 模型（每个 IP 每天有免费的额度，无需登录），以及 workbuddy 每天签到领积分低积分消耗调用 hy3 。
订阅费也没法儿退，我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的，有追踪IP地址。 dhh是美国开发者，前段时间来深圳交流，演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法，把Claude code放在海外机器上，用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器，在那台机器上注册和登录claude。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi，跑多subagent，最后再自己看diff，提pr，经常一坐就是一天。 九月底，我工作流改成在手机端用hermes指挥pi，完全解决了久坐电脑前的痛苦，用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型（gpt-6-astra/opus-5.5），pi尽量不装插件，用中端模型（ds-v4.1-flash/sonnet/terra），二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues，拆分成多个小任务，然后给每个小任务创建worktree，并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes，由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点，或一觉醒来十几个pr搞好了，舒服得很。 就是过程太黑盒了，心路历程有点像早期的vibe coding，那会diff至少自己会看一下，现在diff也黑盒，完全交给旗舰模型，属于盒中盒了。 如果没数据焦虑，其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot，开箱即用，里面内置了grok-cli和codex，原生agents通讯。弊端就是数据不在本地，有监管，万一被封号一切归零。
