Coding Plan Strategy
Notes2026-10-26

Coding Plan Strategy

作者：ZIxuan Huang SWU EZELAB

Google 模型

Gemini 3.8 flash

  • 当做多模态的deepseek下位替代还行
  • 文字方面不错
  • 小模型幻觉大是通病
  • Coding和debug不太行

Gemini 4 Argon

  • 文本能力断档第一、知识储备断档第一
  • 幻觉率极低！！！搜索能力极强，每个结论都能给出准确到句子的出处和分析
  • 前端不错
  • Coding、debug和Agent能力稍弱，约等于Opus 5，上代旗舰的水平

Google 订阅套餐

Free / Individual

AI Pro

  • 非付费订阅如 Student、pixel、jeo订阅，闲鱼上几块钱一个18月的Pro激活码
  • 学生用户可以额外付费，日区30RMB左右，但是附赠colab算力，约36小时 A100

AI Ultra 5X 100$

  • 土区订阅2000里拉，折合270RMB
  • 300$ google&50$ claude per week
  • 赠送Colab1000 CU算力积分，每月折合700RMB的算力(A100 180h+)

Google 家庭组

  • 加入家庭组可以共享主账号的权益、但是在harness中的额度是家庭组共享的！！！！
  • Colab赠送的算力积分只有主账号有，家庭组的其他账号是没有的
  • Gemini APP、AI Studio、NotebookLM等工具的权益共享且额度独立

Harness-Antigravity

  • 非常垃圾的harness，类似于5月份左右的毛坯codex
  • 无法手动触发上下文压缩，一般在300k上下文会强制压缩
  • 对于网络节点的要求比较高，需要开tun模式
  • 建议反代出来使用，我自己用下来还好，封号了就换一个号绑定到家庭组中就好了
  • 也可以在服务器上部署好反代项目，然后反代出来分发使用，如果少量并发就没问题

Google AI Studio

  • 所有的Pro会员都能有非常多的对话额度
  • 还有build功能，可以直接改github项目，非常好用且额度充足

Google Colab云算力平台

Ultra 5X 每月1000CU积分

GPU显存 (VRAM)系统内存 (RAM)消耗速率 (CU/小时)
T4 (标准)15 GB12.7 GB~1.19 CU/h
T4 (High-RAM)15 GB51.0 GB~1.41 CU/h
L422.5 GB53.0 GB~1.54 - 1.71 CU/h
A100 (标准)40 GB83.5 GB~5.37 CU/h
A100 (High-RAM)80 GB167.1 GB~7.52 CU/h
G4 (RTX PRO 6000)96 GB176.9 GB~8.71 - 8.90 CU/h
H10080 GB (HBM3)230.0 GB~18.05 CU/h
  • 可以直接接入colab cli，让AI直接给你操作配置，和一般的ssh使用没什么区别
  • 可以在服务器上等一个账号并保存好登录凭据，后续其他服务器用户可以直接使用这个账户来使用不同的GPU和任务，可以实现算力分发

支付方式

  • 正在探索中，似乎用Google play支付和apple 支付都走得通，但是不能买礼品卡
Google AI Ultra（5倍/5x档）低价独享订阅保姆级新手攻略 & 网站导航https://gist.githack.com/SanaMinaTZT/149fb4105511f674908ebb769a2f4362/raw/index.html Bilibili 视频https://www.bilibili.com/video/BV1jDnv6mErK/

利弊与结论

  • 纯用AI的话，直接海鲜市场几块钱搞点Pro来用，完全够了
  • 有算力需求的话充ultra 5X就赚大了，买算力送token
  • harness实在很难用，需要反代模型到其他的地方使用，要承担这个风险
  • Google的政策和套餐变动很大，按月买比较保险
Coding Plan Strategy 2026-10-26