
再选模型
写文案、聊聊天、做表格、排 PPT、写代码、生成图片
14 款模型怎么分工,官方与 Discount 怎么选,一篇讲明白
现在能用的 AI 模型越来越多,名字看起来一个比一个厉害。可轮到自己用的时候,还是会纠结:写个文案要不要上旗舰?做表格和 PPT 选哪款?同一个型号,为什么还有官方和优惠两个价格?
这次就沿着视频里的思路,把 X6.ai 上这 14 款模型按实际任务捋一遍。咱们不光看谁厉害,更要看它能帮我们做什么,以及这件事做完到底花了多少钱。
模型名称、能力定位和报价来自 X6.ai 页面,下文的日常场景和替代路线是选型建议,并非同题性能实测。“官方”指平台标注的 Default 官方渠道;价格是平台报价,实际调用前请再核对页面。
01 / 先找到你要做的事
不想一开始就研究全部型号,可以先看这张任务清单。挑一两款候选,用同一个任务试,往往比把每个模型都跑一遍更省事。
内容创作与日常办公
GPT-6.1 Sol · GPT-6 Sol · Sonnet 5.5短视频文案,文章大纲,邮件,周报,表格分析、PPT 结构。
聊天与重复小任务
GPT-6 Luna · Haiku 5.5日常对话,简短改写,问题分类,标签提取,批量摘要。
复杂方案与编程难题
GPT-6 Astra · Fable 5.1 / 5 · Opus 5.5跨文件修改,深入分析,多步骤项目,难排查的问题。
长项目与自动化流程
GLM 5.3 · DeepSeek V4.1 Flash · Grok 4.7持续执行代码任务,多步骤工作流,长材料整理。
看截图与整理图文
Gemini 3.8 Flash把图片,图表和文字放进同一个任务里提炼信息。
做封面海报与修改图片
GPT Image 2视频封面,文章配图,海报草稿,图片内容修改。
02 / 官方和 Discount,到底怎么选
按本期介绍的优惠口径,X6.ai 标注的官方 Token 渠道,价格大致可参考模型厂商官方 API 标价的 8~8.5 折,也就是约 80%~85%,约省 15%~20%。这说的是“官方渠道”的参考优惠范围,和下面的 Discount 反代报价是两回事。
具体折扣会随型号、输入输出项目和平台调价而变化,并非所有模型统一打折。下单或调用前,请把同一型号、同一计费单位、同一上下文档位的价格对齐,再核对平台当前报价;上面的范围不作为逐款实时核价结论。
平台上有些模型同时提供 Default 官方渠道 和 Discount 优惠渠道。后者就是本期视频里大家常说的“反代”选项。不过,仅凭这个标签,不能确定背后具体用了哪种技术方式。
预算充足,先看官方渠道
平台的建议很直接:不差钱可以优先选它标注的官方渠道。适合对交付有要求、希望减少渠道选择纠结的任务;速度和可用性仍以实际调用为准。
日常试用,可以先小量体验
写文案、聊聊天、测试工作流,想控制预算,可以试试优惠渠道。有些型号差价明显,有些只差一点;平台也提示高峰期响应可能更慢。
别把“价格便宜”和“效果相同”画等号。平台页面称 Discount 与官方接口性能一致,但这里没有做独立验证。实际使用时,还是拿同一个任务看完成质量、响应速度和失败重试次数。

03 / 14 款模型,分别适合干什么
下面把平台的能力定位翻译成更接地气的使用场景。价格先用“输入 / 输出”的顺序展示,文字模型均为美元 / 百万 Token;图片模型为美元 / 张。完整阶梯条件在后面的速查表。
GPT-6 Astra
平台定位:分析 / 编程 / 深度研究 / 长程任务
可以拿它做什么
做一期深入选题,先整理资料,再梳理观点,最后写成文章或视频脚本,也可以处理需要查资料写代码和反复修改的复杂项目。
先试 GPT-6.1 Sol,把任务拆成小步骤,卡住的部分再交给 Astra。
GPT-6.1 Sol
平台定位:通用工作 / 编程 / 文档与分析
可以拿它做什么
短视频文案,文章大纲,邮件,周报,工作总结、PPT 结构,表格数据分析,还有日常写代码改功能,都可以先拿手头的小任务试一轮。
先用它完成草稿,复杂分析或跨项目问题反复做不好,再考虑 Astra。
GPT-6 Sol
平台定位:真实代码库 / 长程编程 / 持续修改
可以拿它做什么
给网站加功能,修复程序问题,接着现有代码继续开发,也可以同步整理需求和说明文档。
截图里与 6.1 Sol 同价。老项目可以按实际表现继续用,新任务可对比 6.1 Sol。
GPT-6 Luna
平台定位:快速响应 / 聊天 / 分类 / 轻量自动化
可以拿它做什么
日常对话,帮忙改一句话,给客户问题分类,为一批内容打标签,整理简短资料,这种高频小任务可以先试它。
截图只展示官方渠道,本身单价就低;任务复杂时再升到 Sol。
Claude Fable 5.1
平台定位:智能体编程 / 前端生成 / 大型代码重构
可以拿它做什么
做多页面网站,持续推进一个开发项目,调整前端页面或重构代码,适合需要多步骤执行的工作。
做页面和修 Bug,可先试 Sonnet 5.5,需求拆小后仍跨项目反复卡住,再考虑 Fable。
Claude Fable 5
平台定位:自主推进 / 知识工作 / 代码任务
可以拿它做什么
整理项目资料,写长文档,或沿用已经适配的编程工作流,有现成任务时可以和 5.1 版本对比结果。
日常文档和小功能可先试 Sonnet 5.5,本截图只展示官方渠道,不套用 5.1 的优惠价。
Claude Opus 5.5
平台定位:多步代码改动 / 找 Bug / 复杂图表解读
可以拿它做什么
排查大型项目的问题,核对多个文件之间的关系,解读复杂图表或分析研究资料,重要结论仍要回看原始来源。
日常开发办公可先试 Sonnet 5.5,它的官方渠道更便宜,但两者 Discount 在本截图里同价。
Claude Sonnet 5.5
平台定位:功能开发 / 修 Bug / 文档 / 幻灯片 / 表格
可以拿它做什么
把零散内容整理成文档,给汇报排 PPT 结构,分析表格,或做一个小页面,修一个 Bug,都适合作为日常候选。
先看能否把任务做好,不一定每次都要上更高阶的型号。

Claude Haiku 5.5
平台定位:摘要 / 子代理 / 浏览器操作 / 高频任务
可以拿它做什么
给一批资料做摘要,对客户问题分类,整理短文本,作为工作流里的一个小环节,批量运行时重点看总费用。
采用阶梯价,超过 100K 的价格要单独看,不要只看起价。
Gemini 3.8 Flash
平台定位:多模态理解 / 软件工程 / 多步推理
可以拿它做什么
看截图,读图表,整理有图片也有文字的材料,先提炼重点,再生成文章提纲或视频文案,具体文件类型看接口支持。
先用同一份图文材料测试,理解是否准确,比只看型号更有用。
Grok 4.7
平台定位:长上下文 / 软件工程 / 自我验证
可以拿它做什么
手里有一堆项目资料,要整理成文档或演示稿,先提炼汇报重点,再安排每页 PPT 讲什么,也能作为长项目的候选。
超过 200K 会跳档,长材料先做筛选,只传当前任务需要的部分。
GLM 5.3
平台定位:推理 / 编程 / 持续执行任务
可以拿它做什么
把一个问题拆成多步骤,持续整理项目文档,处理编程任务或自动化流程,适合拿实际项目和其他候选比较。
两种渠道差价相对温和,把成功率和响应速度一起算进去。
DeepSeek V4.1 Flash
平台定位:性价比 / 长程智能体任务
可以拿它做什么
日常资料整理,重复文本处理,自动化流程,先小批量试跑,确认输出质量再扩大用量。
本身单价已经较低,输出价差距不大,不必只为了优惠切渠道。
GPT Image 2
平台定位:图像生成 / 图像编辑 / 指令理解
可以拿它做什么
视频封面,文章配图,海报草稿,修改图片中的内容,生成后检查文字,结构和细节。
这是按生成图片张数计费,不和每百万 Token 的文字报价直接比较。
04 / 平台价格,一张表对着看
文字模型单位:美元 / 百万 Token。每一格都按“输入 / 输出”排列。“—”表示本期截图没有展示该渠道,不代表平台永远不会提供。
| 模型 | Default 官方 | Discount |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 12 / 60 | 2.65 / 13.35 |
| GPT-6.1 Sol | 2.40 / 12 | 0.55 / 2.65 |
| GPT-6 Sol | 2.40 / 12 | 0.55 / 2.65 |
| GPT-6 Luna | 0.20 / 0.80 | — |
| Claude Fable 5.1 | 8.05 / 40.05 | 2.85 / 14.35 |
| Claude Fable 5 | 8.05 / 40.05 | — |
| Claude Opus 5.5 | 3.25 / 16.05 | 0.75 / 3.65 |
| Claude Sonnet 5.5 | 1.65 / 8.05 | 0.75 / 3.65 |
| Claude Haiku 5.5 | 0.10 / 0.50 起 | — |
| Gemini 3.8 Flash | 0.75 / 3.75 | 0.265 / 1.305 |
| Grok 4.7 | 2 / 6 起 | 0.40 / 1 起 |
| GLM 5.3 | 1.15 / 3.45 | 0.85 / 2.65 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 0.22 / 0.66 | 0.15 / 0.60 |
Haiku 5.5:0–100K 档,输入 / 输出为 $0.10 / $0.50;>100K 档为 $0.50 / $2.50。
Grok 4.7:0–200K 档,官方 $2 / $6、Discount $0.40 / $1;>200K 档,官方 $4 / $12、Discount $0.80 / $2。
这些是页面展示的档位条件,实际适用口径以平台当前计费说明为准。
GPT Image 2:$0.05 / 张
“张”就是生成图片的张数。比如封面先出 4 张候选,按本截图单价粗算是 $0.20;额外重生成也要计入张数。图片模型和文字模型的计价单位不同,分开比较。
上表未展开缓存读取、缓存写入、联网搜索等单独项目。不要把它直接当作包含所有附加项的最终账单。价格与本期截图对应,当前报价请查看 X6.ai 模型页面。
05 / Token 单价低,不代表任务总费用低
我们发给模型的内容,通常计入输入 Token;模型给我们的回答,通常计入输出 Token。Token 不是固定字数单位,不同模型、语言和内容的分词方式会影响用量。
输入用量 × 输入单价
+ 输出用量 × 输出单价
+ 适用的其他计费项目
用截图里的 GPT-6.1 Sol 举个便于比较的例子。假设一次任务累计用了 10 万输入 Token、2 万输出 Token,不考虑缓存、搜索等其他费用:
| 渠道 | 输入费用 | 输出费用 | 合计 |
|---|---|---|---|
| Default 官方 | 0.1 × $2.40 = $0.24 | 0.02 × $12 = $0.24 | $0.48 |
| Discount | 0.1 × $0.55 = $0.055 | 0.02 × $2.65 = $0.053 | $0.108 |
这个例子只比较相同用量下的单价,不是一次真实任务的实测。上下文放得多、回答写得长、思考强度调高,或者失败后反复重试,都可能让用量和最终费用增加。
06 / 先用合适的型号,难点再升级
顶级模型能做的项目,不一定要从头到尾都用顶级模型。先把“任务做出来”和“复杂问题解决掉”分开安排,更容易控制成本。
文案提纲、PPT结构、普通代码功能,先试 Sol 或 Sonnet。把目标、材料和交付格式说清楚。
摘要、分类、标签、简短改写,可试 Luna 或 Haiku。别把整份项目历史都塞进一个简单任务。
整理已经尝试的方法和报错,把困难部分交给 Astra、Fable 或 Opus。替代路线是试用起点,不保证低价型号能完成所有旗舰任务。
看结果是否可用、花了多长时间、重试了几次,以及账单总额。不要只盯着单次调用的价格。
07 / 从哪里开始用
可以先打开 X6.ai 官网,进入模型页面,找到准备试用的型号。把模型名称、当前 Provider、输入输出价格和支持的调用协议确认好,再接入自己的客户端或工作流。
如果是配合 Codex 使用,平台模型详情页提供了对应的接入入口。具体设置照着 X6.ai 的 Codex 接入说明 逐项核对,避免把普通聊天接口地址直接套进不同协议的配置里。
第一次不用急着跑大项目。拿一段真实文案、一张工作表格或一个小 Bug,先验证接口可用、结果合适、费用符合预期,再逐步扩大使用范围。
常见问题
做 PPT、表格,是不是模型直接交付成品文件?
这里说的是适合尝试内容整理、结构规划、数据分析等任务。能否直接生成或修改 PPTX、XLSX 文件,还取决于客户端、工具调用和工作流是否支持,不能只看模型名称。
反代便宜这么多,所有模型都应该选反代吗?
不一定。有的型号只有官方渠道,有的型号两种渠道差价并不大。把高峰期速度、实际输出质量和失败重试一起考虑,才知道哪种渠道适合自己。
上下文窗口大,是不是应该把所有资料一次塞进去?
窗口大小是可容纳范围,不是推荐用量。先筛掉无关资料,把任务拆清楚;长上下文可能增加费用,阶梯计价的型号还可能进入更高档位。
卡住的部分,再换高阶模型
写文案、做表格、排 PPT、开发项目,先从自己最常做的一件事开始。能稳定把事情做完,费用也能接受,这个模型就值得留在你的工作流里。
打开 X6.ai 官网 ↗查看模型与当前报价 ↗整理日期:2026 年 10 月 20 日。页面定位参考 X6.ai;价格依据本期平台截图。本文为选型介绍,不是模型性能排名,也不承诺任何渠道的稳定性或实际任务成本。
08 / 创建独立 Codex 中转站模式
想在桌面版里单独使用中转模型,又保留原来的 OpenAI 环境,可以把下面这份完整指令交给协助配置的 AI。先检查当前版本能不能可靠隔离,再决定怎么配置。
本期演示中,关闭科学上网后,配置好的 Codex 中转版仍可通过 X6.ai 调用模型,不需要为了这些模型对话一直开着代理。关键是中转版的模型请求已经指向可访问的中转 API 地址,而不是原来的 OpenAI 服务地址。
这里说的是本期网络环境下的模型调用。任务如果还需要打开 YouTube 等外部网站、下载依赖,或调用另有网络要求的插件,仍要分别看那些服务能否访问;其他网络和中转地址也请先做一次实际连接测试。
- 中转 API 地址:将“https://你的中转地址/v1”替换为平台实际提供的 API 基础地址,是否带 /v1 以平台文档为准。
- 模型名称:填写平台提供的实际模型 ID,多个模型用逗号分隔。
- API Key:保留模板里的安全提供说明,执行时再通过安全方式提供,不要把真实密钥写进公开模板或截图。
点击复制后,在发送前替换地址和模型名称即可。下面是配置需求模板,不是已经验证适用于所有桌面版本的安装脚本;模板中的参数只是检查线索。
请帮我检查并配置“Codex 中转版”桌面入口。
中转 API 地址:https://你的中转地址/v1
模型名称:填写实际模型名称,多个用逗号分隔
API Key:执行时由我安全提供,不要在回复、命令历史、截图或日志中展示。
我的目标:
在 Codex 桌面界面中使用第三方中转模型,同时保留原 OpenAI 环境的配置、登录、聊天记录和正常使用方式。
我不接受用终端版代替桌面版,也不接受直接切换原环境的全局服务商。
请按以下流程执行。
一、先检查,不要直接修改
1. 检查实际安装的桌面应用路径、版本、构建号、芯片架构,以及内置 Codex CLI 版本。
2. 读取当前配置和认证方式,只展示必要的脱敏信息。
3. 检查当前版本是否支持:
- 独立 Codex 配置及会话目录;
- 独立桌面界面数据目录;
- 独立后台进程,避免复用原 OpenAI 后台;
- API 密钥认证及自定义模型目录。
4. 优先核对当前官方文档,必要时只读检查本机安装包。区分公开支持的接口、本机实现细节和未经验证的假设。
5. 不要把 CODEX_HOME 单独生效,等同于桌面、登录、聊天和后台进程全部隔离。
6. 如果无法可靠隔离,先说明限制和替代方案,等我选择,不要擅自改原环境。
二、说明改动并备份
1. 先列出准备新增或修改的文件、目录和启动参数。
2. 对涉及的现有文件做带时间戳的备份,保留权限。
3. 记录原配置和认证文件的校验值;聊天数据库可能随正常使用变化,不要因此误判为本次修改。
4. 不复制原 ChatGPT 登录令牌、聊天数据库、浏览器 Cookie 或未知数据。
5. 不覆盖原文件,不修改原应用包,不安装第三方补丁或关闭系统安全保护。
三、创建隔离环境
1. 使用全新目录保存中转配置、认证、模型目录、日志和会话。
2. 使用全新桌面界面数据目录,不与原环境共用。
3. 认证材料仅保存在用户私有目录,设置严格权限;不要放入桌面应用包、公开文件或版本库。
4. 不覆盖系统 HOME,也不要全局设置会影响原应用的环境变量。
5. 所有隔离参数只作用于“Codex 中转版”启动的实例。
6. 以下是曾在某个版本中发现的参数名称,只能作为检查线索,必须确认当前版本实际支持后才能使用:
- CODEX_HOME
- CODEX_SQLITE_HOME
- CODEX_ELECTRON_USER_DATA_PATH
- CODEX_CLI_PATH
- CODEX_APP_SERVER_FORCE_CLI
- --user-data-dir
7. 不要未经核对就照搬这些参数,也不要假设不同版本的配置格式相同。
四、接入模型
1. 查询中转站实际提供的模型列表,核对名称。
2. 区分“模型列表有这个名称”和“它能完成 Codex 对话”。
3. 为中转模型使用清晰名称,例如“中转站 · 模型名称”,避免与原 OpenAI 模型混淆。
4. 自定义模型目录只声明已验证的能力;不要复制原生模型的完整能力参数、专属指令、上下文长度或身份描述来伪装兼容。
5. 图像、语音等专用模型不要直接当作普通 Codex 主对话模型加入可用列表;说明它们需要的工具或接口。
6. 模型目录先做格式验证。警惕无效目录导致客户端回退默认服务商,不能只看进程退出码。
7. 每个文字模型至少验证:
- Responses API 实际调用;
- 流式正常结束;
- 一次安全的 shell 工具调用;
- 工具结果返回模型后,整轮对话正常完成。
8. 只用临时测试目录,不读取或修改无关项目。
五、处理兼容性问题
1. 出现 stream disconnected before completion 时,先保存完整错误、时间、请求 ID 和上游事件。
2. HTTP 200 不代表成功;检查是否收到有效的 response.completed,以及整轮状态是否 completed。
3. 不要自动补造完成事件、吞掉上游错误或把部分输出标为成功。
4. 出现 failed to load workspace requirements 时,分别检查工作区要求、认证、网络和配置,不要盲目删除 auth.json。
5. 检查工具定义是否存在:
- 同名函数在不同命名空间中被中转站判为重复;
- 不支持的 custom/freeform 工具;
- 中转站不支持的推理、搜索或其他字段。
6. 不要未经证据就关闭全部插件或反复调整参数。
7. 检查桌面启动后是否自动重写了配置。配置文件中曾写入某个值,不代表运行时仍生效。
8. 如果需要启动参数或辅助启动器固定兼容设置:
- 只作用于隔离环境;
- 保留原官方程序;
- 不记录密钥;
- 验证实际生效配置和真实启动参数;
- 说明会影响中转版哪些功能。
9. 如需临时诊断转发,先说明用途。仅监听本机地址、固定转发到指定中转站,不保存提示词或认证头,不修改响应内容;排查完成后移除。
10. 如果解决办法会明显改变目标、减少现有功能或增加额外服务,先给出具体方案让我选择。
六、制作桌面入口
1. 创建名为“Codex 中转版”的独立桌面入口,不修改原应用名称、标识或应用包。
2. 入口只为新实例传入隔离参数,不修改全局环境。
3. 验证应用包结构、Info.plist、可执行文件、权限、CPU 架构和最低系统版本。
4. 完成必要的本地签名与校验,不绕过 Gatekeeper 等系统保护。
5. 配置检查应允许桌面正常保存字体、窗口等设置;不要用整份配置的固定摘要,导致正常保存设置后入口失效。
6. 对关键路由、隔离路径和兼容版本进行合理检查;检测到不安全或不兼容的变化时停止并说明原因。
7. 桌面出现禁止图标、双击无响应或入口启动失败时,先检查应用入口本身,不要把它归因于 API。
8. 编译成功、签名通过和后台调用成功,都不能代替实际双击启动验证。
七、最终桌面验收
分别记录以下结果,不要合并为一句“配置成功”:
1. 桌面入口能实际打开新窗口。
2. 新窗口使用独立配置、认证和会话目录。
3. 实际后台进程没有复用原 OpenAI 环境。
4. 桌面模型选择器显示新增模型。
5. 从桌面选择每个模型发送测试消息,整轮正常结束。
6. 根据桌面日志核对实际模型名称、服务商和请求目的地址;不要根据模型自述判断身份。
7. 退出并重新打开中转版后,配置仍然生效。
8. 原 OpenAI 配置和登录保持不变,原聊天仍可正常访问,原使用方式正常。
如果工具禁止操作 Codex 自身界面,请明确说明限制,不要使用其他自动化方式绕过。
先完成可独立进行的准备,再给我最少的手动操作步骤,等待真实桌面测试结果。
禁止把 CLI 或 app-server 的测试结果称为桌面端成功。
八、交付结果
最后给我:
- 桌面入口的位置和使用方法;
- 每个模型的验证状态:后台通过、桌面通过、失败或未验证;
- 所有新增及修改项;
- 兼容性调整及功能限制;
- 备份位置;
- 可逆的恢复和卸载方法;
- 原 OpenAI 环境保持不变的检查依据。
全程不重复询问已经授权的操作,但遇到必须由我选择的兼容性取舍时暂停说明。
不要承诺所有中转站、模型或桌面版本都能套用成功。复制的是上方完整八个部分的指令,而不是一条安装命令。实际配置应按检查结果逐步进行,并分别确认后台验证和桌面验证的状态。