探讨工作台分级调度免费网页AI以节省API成本

刚才跟 GPT 讨论了个省 API 钱的折腾思路，感觉有点意思：

大家用 Codex 或 WorkBuddy 这类工作台时，所有的上下文和子任务都在走付费 Token。但仔细想想，很多中间步骤其实不需要一直消耗昂贵的 API。

如果把工作台的任务按复杂度划个 1~10 级，逻辑大概是这样：

1.任务拆解：工作台拿到需求后，先把大任务切分成 3~5 个独立的子任务。
2.智能路由：根据任务类型和难度做路由。如果是基础查询、资料总结、常规文案等简单子任务，直接调度网页端的免费 AI（比如免费版 DeepSeek、豆包、Kimi、ChatGPT、Gemini 等），跑完把结果抓回工作台。
3.核心交接：只有涉及深度代码上下文、文件改写等核心操作，才走工作台自身的付费 API。

这样搞有两个优势：

-省钱：把大量外围的检索和初稿工作甩给免费网页端，实测理论上能省掉 40%~50% 的 Token 消耗。
-扬长避短：不同网页 AI 强项不同——中文检索用豆包/Kimi，逻辑推理用 DeepSeek，代码用 GPT。工作台相当于演变成了一个“网页端多模型聚合调度器”。

大家觉得这种“网页免费额度 + 本地工作台调度”的薅羊毛架构有搞头吗？