最近我試了幾個的coding plan和coding agent. 這篇文章我就說說我自己的體驗. 由於現在的模型迭代速度很快，馬上有反轉也說不定.
coding Plan: 智譜Pro,ChatGPT Plus,Claude Pro, Github Copilot, MiniMax
coding Agent: Claude Code, Open Code, Codex
智譜 Coding Plan
模型能力很強，但是一到高峰很明顯，就是超時，只能退而求其次使用GLM-4.7，智譜的算力很明細是不夠的.
而且GLM-5有的時候會幹蠢事，完全不聽提示詞的情況.
Claude Pro
不夠，完全不夠用.
作為目前最頂尖的AI公司，模型能力毋庸置疑，我哪怕發佈幾個很複雜的任務，提示詞也沒幾句，Opus也能很好的完成任務.
但是20美元的Pro套餐使用Opus的使用量只能用嚐鮮來形容，我的工作流程是plan->worker, 兩個都使用opus的情況下，一個複雜任務下去，直接能把5小時限額淦掉一般.
但是如果使用sonnet/haiku那麼還用啥Claude呢.
況且這A公司對國內有極其嚴格的風控.
ChatGPT Plus
很不錯的套餐, 就是也要翻牆, 不過沒有A公司那麼嚴格.
最近GPT-5.5出來之後ChatGPT Plus就變得很不錯了，體驗不輸Claude.
對比Claude Pro體感上大概是3倍的用量.
最優先建議購買的套餐.
Github Copilot
本來是神中神, 由於計費政策從次數改為積分後，現在變成拉中拉了.
MiniMax
模型能力雖然一般，但是夠用。
用量極其誇張，基本是給OpenClaw之類的全能代理工具用的級別.
Kimi
我購買的是Moderato 用量可以說是侃侃吃緊. 對我最近的編程任務來說剛剛好. 但是這個套餐肯定是不夠的.
在CC中使用，Kimi2.6模型的能力比較接近Claude sonnet 4.6.
下面是Coding Agent
Claude Code
簡單來說就是開箱即用, Claude Code 內置的提示詞和agent調度很優秀，工作極少會出錯，一般都是提示詞歧義問題，才會導致出錯.
Open Code
最嚴謹的一集，但是事多，OpenCode工作比Claude Code略慢一些，而且經常會編寫單元測試, 和執行一些奇怪的review。哪怕你沒有要求他去做.
非常推薦使用omo(oh-my-openagent), 裝上這個工作流之後基本工作準確率能上升不少，就是費token.
Codex
這個我不太好評價，因為沒有配合GPT以外的模型使用過. GPT搭配Codex效果確實非常好，體驗甚至在Claude Code之上.
Pi
優點是擴展性高，缺點也是擴展性高。
有使用門檻的Agent, 本身自帶的system-prompts 極少，1M都不到，本身沒有sub-agent,plan-mode,MCP, 不過有一個很強的上下文管理機制 /tree 回到任意時間點.
Pi對上下文的可控性可以最大程序發揮LLM本身的性能，節約Token以及可以高度自定義自己的工作流。
我使用了一段時間，只不過對我來說是弊大於利。我是真不擅長調整上下文，導致在我工作中的實際表現對比claude-code要差上很多.