讯飞 CodingPlan 上线 GLM-4.5：价格感人但思维链缺失，值得冲吗？

最近开发圈子里有个动静不小的消息：讯飞的 CodingPlan 终于接入了智谱的新模型（GLM-4.5/5.2 同一代际技术）。对于天天跟代码打交道的小伙伴来说，这听起来像是个“羊毛”福音，毕竟大家都想找个便宜又好用的代码助手。

但作为第一批“吃螃蟹”的人，实际体验下来，可能要给还在观望的朋友泼一盆冷水：虽然价格真香，但目前的体验多少有点“半成品”的味道。

先夸夸优点。这次讯飞给的价格确实很有诚意。

售价 199 元：对于很多买不起昂贵的 Claude 或者 GPT-4 账号的学生党、独立开发者来说，这个门槛非常低。
调用无倍率：这是最关键的一点。很多平台虽然有模型，但是 Code 类的请求往往会算作“复杂任务”，收取几倍的 tokens 费用。而这次 CodingPlan 的调用没有倍率，意味着如果是跑大量代码生成或者补全，算下来的单价确实很划算。

讯飞CodingPlan GLM-4.5 实测截图

讯飞CodingPlan 支持 GLM-5.2 了，但当前模型体验在某些场景下仍显不足。

如果你只是想要一个“量大管饱”的基础大模型来改改代码、写写注释，这一点确实很吸引人。

然而，技术圈子里的“早鸟”往往容易踩坑，这次也不例外。

核心问题在于“思维链”的缺失。

现在的代码助手，不仅仅是像填空题一样补全代码，更重要的是要能“思考”。比如 Claude 的 thinking 块，或者 DeepSeek 的推理过程，让我们能看到 AI 是如何分析逻辑、排查错误的。这对于复杂代码的 Debug 至关重要。

但在实际测试中，情况非常诡异：

IDE 全军覆没：在开发者最常用的集成环境里，无论是 Cursor、Claude Code 还是 OpenCode，完全看不到思维链的输出。模型给人的感觉就像是直接把结果“吐”了出来，中间的逻辑过程被隐藏了。这导致一旦代码出错，你根本不知道它是怎么想歪的，排查难度极高。
API 并没有挂：有趣的是，如果直接发 API 请求，或者使用像 Cherry Studio 这样的第三方客户端，模型是能够正常返回 think 或推理块的。这说明模型本身具备推理能力，问题出在 CodingPlan 对这些主流开发工具的接口适配上。

代码生成对比图

在不同工具中调用模型的响应差异对比。

这就好比你买了一辆法拉利的引擎，却装在了一辆拖拉机上，动力根本传输不到轮子上。对于这么大体量的公司，基础适配做成这样，确实让人有点摸不着头脑。

既然已经踩过坑了，这里给几个实用的建议：

如果你是用 Cursor / VS Code 等主流 IDE：慎重购买。没有思维链的代码助手，体验会下降一个档次，就像和一个不说话直接甩结果的家伙结对编程，非常心累。博主本人实测后已经申请退款，好在退款流程比较顺畅，秒到账。
如果你愿意折腾 API：手里有 199 元预算，且自己有现成的 API 调用环境（如 Cherry Studio 或自建前端），那可以考虑。毕竟底子是好的，通过原生协议调用应该能发挥模型的真实实力。
看看竞品：有朋友提到，同样的预算，或许可以考虑 OllamaCloud 或者 OpenCode Go 等方案。虽然具体配置不同，但在成熟度和工具适配性上，或许能提供更稳的体验。毕竟写代码要的是稳，而不是惊喜（或者惊吓）。

讯飞这次接入新模型，诚意是有的（便宜、不限倍率），但做工还差点火候（IDE 适配缺失）。目前来看，更适合那些懂技术、能自己玩 API 的极客玩家。对于大多数只想在 IDE 里安安静静写代码的用户，建议再等等接口优化，或者把钱花在更成熟的方案上。

技术迭代很快，咱们不妨让子弹再飞一会儿。