北京
现在的Token经济有多火？大家对AI的热情有多高？
以堂堂国内第一大云的算力储备，竟然都要“捂盘惜售”了。
事情是这样的，
早上登陆阿里云，准备买个Coding Plan，我擦，竟然显示「暂时售罄」，还“每天9点30分补货”。
这一下把我整麻了，你什么时候见过买云资源要这样。
每天要蹲在那里，跟抢三甲医院专家号一样…
只能说现在龙虾热、智能体热、AI编程热，让Token成为了稀缺资源。
我放弃白嫖想付费，竟然还要每天排队…
有人问，你为啥赶这个时髦去抢什么Coding Plan?
你充点钱，跑标准API，tokens按量计费不香吗？
嘿嘿，你算说对了，在某些场景下，标准的按量付费模式，确实不香。
01、什么是Coding Plan?
Coding Plan是专门面向AI编程工具的月费订阅额度，跟普通按量付费API是完全不同的两套体系。
相比标准API计费，Coding Plan有些独特的优势。
第一，费用可预测，包月按次算。
目前比较主流的Coding Plan，一般采用固定月费包次数的玩法。
比如阿里云的200元套餐，每月最高请求次数上限90000次（每5小时最多6000次，每周最多45000次）。
这意味着你的账单可以很稳~
这种可预测的账单，很适合个人开发者和小型团队，量入为出。
它不会像标准API按量付费，哪天跑嗨了，冒出一个天价账单，直接让你对大模型产生PTSD。
第二，适合人机交互型的高频场景。
比如AI编程，每次请求对tokens的消耗可能波动很大，按次统计更划算。
而小龙虾这种agent的场景也特别适合。
龙虾场景下，人通过聊天渠道（微信/QQ/飞书）下指令，龙虾干活，按次，高频。
第三、门槛低，接入更简单。
配置简单，一键接入，模型切换方便，也不用考虑API配额、缓存、限流、重试、成本控制等等。
正是因为有这些优点，再加上智能体开发、小龙虾爆火，导致Coding Plan的方案大受欢迎。
02、抢不到Coding Plan怎么办
现在，大家都知道了“Coding Plan是个宝，编程养虾都很好”。
好是好，但天天被抢光，怎么办？
市面上有没有便宜量又足的选择？
我发现了一家神仙公司，他家提供的Coding Plan方案“相当凑合”。
首先是高性价比，同样价格，提供更高的Tokens调用次数。
这意味着你可以更好的控制成本，尤其是在当下的智能体、龙虾试错踩坑阶段。
第二，主流开源模型灵活选择，没有“大厂债”。
与大厂和模型公司们偏爱自家模型不同，作为第三方中立平台，可以第一时间上新热门开源模型。
比如，你需要长上下文处理、大型项目开发，可以选Kimi K2.5；
你追求指令精准跟随、快速代码补全，可以选GLM-5；
你偏重多模态交互、复杂代码生成，可以选Minimax M2.5…
第三，配置极简，双API兼容，主流AI工具链全兼容。
支持OpenAI+Anthropic双SDK，Claude Code、OpenCode、Cline等工具零配置无缝接入，并兼容各种CLI工具、IDE插件和小龙虾等本地AI助手。
03、这是个什么“神仙”平台？
到这里，各位看官可能要问了↓
这是哪家神仙公司、什么神仙平台？
这，就是九章云极最新推出的Alaya Code平台。
我一番使用下来，对九章云极Alaya Code的最大感受是延迟很低、速度极快。
小龙虾跑起来非常丝滑，一晚上烧掉了22M Tokens。
因为是Coding Plan，我只用了总额度的3%（总量90000次，已用2932次）。
这如果是按量付费，2200万Tokens的账单怎么也得破百了。
还有一点感受是，大云们业务线、产品线太多，进了控制台往往要晕半天。
而Alaya Code的控制台极简，在这里，你可以非常纯粹地“烧Tokens”。
吞吐与延迟表现好、操作极简、性价比还高，这些“既要又要”对头部大云们都很有挑战。
作为一朵“新云”，九章云极凭什么做到这些？
04、九章云极凭什么？
其实，这波大模型浪潮，正在催生一种新形态的云。
他们不同于拥有全栈能力的传统大云，他们是更纯粹的GPU云，只为大模型训推提供算力服务。
在这个细分赛道里，美国CoreWeave已经超越大佬AWS，成为全球NO.1。
这类“新云”，没有传统大云的历史包袱，不必考虑原有产品生态，他们一门心思软硬全栈都为大规模GPU任务优化。（参考特大号文章：GPU云排行榜，传统云大厂集体拉胯！）
九章云极正是这类“新云”，他们对标的对象，也恰恰就是CoreWeave。
他们从底层芯片（DPU、GPU、CPU）到存储、交换网络、软件做全链路优化，只为适配AI工作负载。
这就好比新能源电车与传统油车之争，当你还在迷恋油车的声浪、震动和机械手感时，电车已经用加速、智能化和能耗优势，提前开进下一个时代了。
所以，如果你正在为烧Tokens发愁、为算力不足担忧，不妨来九章云极试试新车的爽感吧~
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