“token 自由”：为什么越来越多 AI 重度用户把 Claude Max 降回 Pro？

这两个月，我看到一个很有意思的变化。

不是大家都在往上升配，而是一些 AI 重度用户，开始反过来算账：我到底有没有必要，默认开着最贵的模型过日子？

OpenClaw 社区有人做实验：把 MiniMax M2.7 扔进 OpenClaw，去跑 Executive Assistant、笔记整理、Markdown 整理这类工作流，发现体验好得有点离谱，尤其是考虑到价格以后。

MiniMax 这类模型，已经足够吃下 80% 的日常杂活；但复杂自动化、稳定性要求高、一步错可能整段跑歪的任务，前沿模型还是更稳。

这也是我觉得真正有意思的地方：

假设“token free” 了，你会如何重新思考 AI 工作流

MiniMax 被夸，重点不是便宜，是“便宜到你敢默认开着它”

如果只写成“MiniMax 很便宜”，这事其实没什么意思。

真正重要的是，它便宜到什么程度，会改变你的使用习惯。

OpenRouter 的 models API 里，minimax/minimax-m2.7 现在的价格大概是输入 0.30 / 1M tokens，输出 1.20 / 1M tokens，上下文 204,800。你拿它去对比 anthropic/claude-opus-4，后者输入大概 15 / 1M，输出约 75 / 1M。就算对比 claude-sonnet-4，也还是贵一个数量级。

这意味着什么？

意味着以前你会犹豫的很多动作，现在可以直接交给模型先跑一遍。

比如：

• 把一堆会议记录整理成结构化纪要；
• 把 Markdown 文档重写成更统一的格式；
• 帮你归档笔记、提炼待办、补标题和摘要；
• 对一批重复文本做改写、分类、去重、汇总；
• 在 agent 工作流里先跑第一遍清洗和预处理。

这些任务的共同点不是“难”，而是“烦”。

它们通常不值得你自己手工做，但如果每次都开最贵模型，又会让你潜意识里变得保守：能不能少调一次？这个任务值不值得？要不我自己顺手弄了？

而一旦默认层变便宜，整个工作流心态会变。你不再把模型当成一个需要慎重按下的按钮，而是把它当成一个常驻的执行层。

这才是 MiniMax 这类模型真正改变工作流的地方。

每天 80% 的琐事，“消失了”

可以现象下 token free的生活：

第一层：低风险重复活

比如整理、转写、归档、摘要、格式统一、信息抽取、批量改写。

这一层最适合便宜模型。

因为这里真正需要的，不是巅峰智力，而是：

• 上下文够长；
• 听指令别太差；
• 成本够低，可以反复跑；
• 速度和稳定性别太离谱。

MiniMax 在 OpenClaw 这次被夸，基本就是卡在这一层上。它不是把 Opus 最擅长的部分打掉了，而是把“本来不值得开 Opus 的那一堆工作”接过去了。

第二层：中风险结构化任务

比如重要邮件草拟、对外文案润色、方案整理、较复杂的信息整合、轻量研究。

这一层我更倾向于用中高端模型，比如 Sonnet 这一类。原因很简单：

• 这些任务已经开始涉及表达质量；
• 错一点不一定致命，但会影响结果能不能直接拿去用；
• 你希望它少一点幻觉，多一点稳。

第三层：高风险判断任务

比如重大决策、复杂研究、需要多步验证的推理、对事实可信度要求很高的输出。

这一层就别省了。

复杂研究还是更信 Opus。因为这类任务最贵的不是 token，而是错一次的代价。

你让便宜模型帮你整理笔记，出点小错，最多是改两分钟。

但你让它替你完成关键研究判断、复杂自动化规划、重要结论输出，一旦跑偏，后面浪费掉的时间远比省下来的钱多。

为什么“便宜但够用”，会直接改变 OpenClaw / Agent 工作流？

因为 agent 并不是只做“最难那一下”。

一个完整工作流里，真正占次数最多的，往往是大量低价值但必要的步骤：读文件、改格式、写草稿、清上下文、汇总分支结果、生成中间稿、做第一轮归纳。

这些步骤如果全都用最贵模型，工作流会天然变得奢侈，也变得克制。你会不自觉地收缩自动化范围。

但如果默认模型是一层便宜、长上下文、足够听话的底座，事情就不一样了。

你会开始愿意让 agent：

• 先把材料全整理好，再决定要不要升级模型；
• 先出一版粗稿，再交给高端模型精修；
• 先跑第一轮分类、聚类、摘要，把脏活都做完；
• 只有在出现高风险信号时，才触发 Opus 兜底。

这其实就是一个很成熟的软件思路：把昂贵资源留给真正稀缺的环节。

AI 工作流以前一直容易走向一个误区：只盯着“最强模型能不能解决问题”。

现在更值得问的问题变成了：

这个任务，到底值不值得用最强模型来解决？然后让我肆无忌惮的使用token

这两个问题看起来很像，背后是完全不同的产品观。

普通用户怎么搭“模型分层使用”？

如果你不是天天跑 benchmark，只是想把 AI 真正接进工作里，我更建议直接照这套方式来。

1）默认层：便宜模型

把便宜、长上下文、输出还不错的模型设成默认层。

它负责：

• 会议纪要、笔记整理；
• Markdown / 文档格式化；
• 批量摘要、改写、分类；
• 工作流里的第一轮清洗和归纳；
• 那些“错了也能快速返工”的任务。

核心标准只有一句：便宜到你愿意默认一直开着。

2）升级层：中高端模型

当任务开始涉及表达质量、外部沟通、复杂整合时，再升级。

比如：

• 给老板/客户的邮件；
• 对外发布文案；
• 需要更高完成度的总结；
• 信息很多、结构复杂，但还没到高风险决策级别的任务。

这层的目标不是最强，而是稳妥地接住关键场景。

3）兜底层：最强模型

只在下面几种情况开：

• 任务明显高风险；
• 输出一旦出错，代价很高；
• 问题高度不确定，需要更强推理和更细致验证；
• 你已经让低成本层跑过一轮，但结果不够可靠。

说白了，Opus 这类模型最适合做的，不是全天候扫地，而是当最后那个需要压住质量波动的人。

从消费降级到消费自由

这不是 MiniMax 单点赢了谁。

这是整个 AI 工作流在变成熟。

以后真正拉开差距的，可能不再是谁总在用最贵模型，而是谁更早学会了：

什么任务交给便宜模型跑量，什么任务交给高端模型兜底。

这套能力一旦搭起来，AI 才会从“偶尔帮忙”变成“真的接管工作流的一部分”。

你现在会怎么分配自己的模型层级？哪些活你愿意交给便宜模型，哪些活你一定要最强模型上？评论区聊聊。