概览

• 国内用户获取 Vibe Coding AI 算力的完整指南，涵盖 Claude、Codex、多模型聚合和国产模型四大主流方向
• Claude Code 首选 PackyCode API，支持多源配置（aws-q/aws/cc），通过 CC-Switch 实现一键切换
• 多模型需求推荐 OhMyGPT，聚合 100+ 模型（GPT/Claude/Gemini/DeepSeek），邀请奖励 20 美元抵扣额度
• Codex 推荐两种拼车方案：有 ChatGPT 帐号选 codexcn（月付 10 元），无帐号选 PackyCode Codex 站专业套餐
• 国产模型推荐火山引擎（多模型聚合）和智谱 GLM-5 Coding Plan（10 人拼车约 16 元/月）
• 所有推荐商家均支持发票报销，适合科研工作者和企业用户

前言

在之前的文章里，我给小伙伴们详细介绍了 Vibe Coding 的概念、工具选择（Claude Code vs Codex vs Gemini CLI）、以及完整的开发环境配置流程。相信不少小伙伴看完之后已经跃跃欲试了——但问题来了：工具都装好了，算力从哪里来？ 毕竟无论是 Claude Code 还是 Codex CLI，都需要调用背后的大模型 API 才能工作，而 OpenAI 和 Anthropic 官方 API 在国内又无法直接使用（网络限制、支付门槛、审核严格……你懂的）。所以今天这篇文章，我想专门聊聊如何获得 Vibe Coding 相关的 AI 算力——从第三方 API 中转服务，到拼车方案，再到国产模型，给小伙伴们提供一套完整的解决方案 (～￣▽￣)～

⚠️ 重要说明：以下推荐的均为第三方 API 中转服务商，非 OpenAI 或 Anthropic 官方 API。由于网络限制等原因，官方 API 在国内无法直接使用，这些中转服务提供了便捷的替代方案。同时，以下商家均支持发票报销，干科研就不用自己花钱了吧 (～￣▽￣)～

Claude Code：PackyCode API 推荐配置

如果你主要是用 Claude Code（搭配 Claude Sonnet/Opus 模型），那我首推 PackyCode API。这个平台的优势在于稳定性好、价格合理、支持多种模型源配置，而且最关键的是——支持发票报销，这对于有科研经费的小伙伴来说太重要了。

为什么选择 PackyCode？

PackyCode 是一个 API 中转服务平台，它帮你解决了几个核心问题：

• 网络问题：官方 API 在国内访问受限，PackyCode 提供了稳定的国内可访问端点
• 支付问题：官方 API 需要海外信用卡，PackyCode 支持支付宝/微信，充值方便
• 价格优势：通过第三方云平台优惠、首次注册活动、拼车活动等，Claude API 的价格有可能打到比官方更低
• 多源配置：支持多个模型源，可以根据需求灵活选择

分组概念详解

在 PackyCode 里创建令牌时，你需要选择一个”分组”——这决定了你的 API 会调用哪个号池的模型。理解分组的概念对于正确使用 PackyCode 非常重要，选错分组可能导致兼容性问题甚至账号风险。

PackyCode 目前提供以下分组：

模型源配置建议

基于上述分组说明，我常用的配置如下：

这里多说一句关于倍率的问题。你可能看到 cc 标的是 1.5 倍率，会担心费用高——但实际上不用担心，PackyCode 虽然用美元计费，但本质上 1 美元 = 1 人民币。由于官方 API 的美元价格本身就是按实际汇率计算的（约 7 倍），所以即使 PackyCode 标称 1.5 倍率，换算下来实际费用仍比官方便宜不少。我自己用了一个月，感觉性价比还是很不错的。当然，如果你要跑特别大的任务（比如整夜写综述），建议先用小任务测试一下消耗，心里有数了再放量。

多源配置与 CC-Switch

对于有多个 API 源的小伙伴，我强烈推荐使用 CC-Switch 这个工具来管理。它就像一个”万能遥控器”，让你能在不同的 API 提供商之间一键切换，大大提升使用效率。

我自己在 CC-Switch 里配了很多个源，包括 PackyCode 的 cc、aws，还有其他平台的 API。使用的时候只需要点击切换，然后重启 VSCode 或新建 Claude Code 会话就可以生效，非常方便。

关于 CC-Switch 的详细使用教程，可以参考我之前的文章 AI入门系列 配置vibe coding工具： VSCode+Claude Code+Codex。

关于假冒 API 的提醒

这里要提醒一句：市面上确实存在一些用其他 API 冒充 Claude API 的情况。这种”假冒 API”在日常简单任务中可能看不出区别，但一旦做复杂任务（比如写综述、重构大型项目）就会露出马脚——生成质量下降、指令遵循能力变差、甚至出现奇怪的幻觉。

目前我在 PackyCode 使用 cc 源的过程中，暂时没看到明显的假冒迹象。但如果你在其他平台遇到价格异常低廉的”Claude API”，建议保持警惕——可以先跑几个复杂任务测试一下，确认质量没问题再长期使用。

OhMyGPT：多模型聚合平台

如果你想要一个能同时访问多种主流模型的平台，那 OhMyGPT 值得关注。这是一个企业级 AI 基础设施平台，聚合了 100+ 全球 AI 模型，包括 GPT-5.2、Claude Opus 4.6、Gemini-3-Pro、GLM-5 等，全部统一在一个 API 下管理。

为什么选择 OhMyGPT？

OhMyGPT 的核心优势在于：

• 模型多样：GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等主流模型一站式接入，无需管理多个帐号和密钥
• 零修改输出：无审查、无内容过滤，获得模型的原始响应，适合科研、基准测试和生产环境
• API 兼容：100% 兼容 OpenAI API 格式，现有代码可以直接使用，切换提供商只需几分钟
• 支付灵活：支持 PayPal、支付宝、微信支付、Stripe，自动续费保持服务不中断
• 发票支持：个人和企业发票都有，科研报销无压力

邀请奖励机制

OhMyGPT 还有一个很香的邀请奖励机制：

好友注册并充值满 4 美元（约 20 元人民币）后填写您的邀请码，双方均可获得 20 美元 ClaudeCode 专用抵扣额度。

几个要点需要注意：

• 此额度不会充入账户余额，而是独立的抵扣额度
• 必须使用指定活动端点才能使用此额度
• 额度有效期为 60 天
• 被邀请人需累计充值满 4 美元后填写邀请码，双方均可领取奖励（邀请人无需充值）

我的推广链接在这里：OhMyGPT 注册，有兴趣的小伙伴可以支持一下 (～￣▽￣)～

适用场景

OhMyGPT 特别适合以下场景：

• LobeChat 等 ChatBot 的 API 后端：如果你在用 LobeChat 这类开源聊天机器人前端，OhMyGPT 可以作为统一的 API 源，一个密钥搞定所有模型
• 配合 Agent Skills 使用：如果你有画科研图（原理图、流程图、技术路线图）的需求，以后可以配合 Nana banana 类的 Agent Skills 使用，OhMyGPT 的多模型支持能提供更灵活的选择
• 多模型对比研究：需要同时测试多个模型表现的研究者，一个平台就能搞定

Codex：平价拼车方案

如果你主要是用 OpenAI Codex CLI（搭配 GPT-5.2 High / GPT-5.3-Codex 模型），那我推荐拼车方案——性价比高，而且同样支持发票报销。这里分两种情况来说。

有 ChatGPT 帐号：推荐 codexcn

如果你已经有 ChatGPT 帐号（Plus 或 Team 都行），那 codexcn 是个不错的选择。

• 价格：月付约 10 元，性价比极高
• 模式：5 人拼车，共享官方 Team 帐户额度
• 额度：对于一般用户来说完全够用
• 支付：支持国内支付方式

这个方案的原理是：codexcn 帮你把个人 ChatGPT 帐号加入到一个 Team 帐户里，共享 API 调用额度。由于 Team 帐户的额度比较高，5 个人分摊下来，每个人都能获得不错的使用量，而且价格比单独买官方 API 要便宜很多。

无 ChatGPT 帐号：推荐 PackyCode Codex 站

如果你没有 ChatGPT 帐号，或者不想把自己的帐号加入第三方 Team，那可以考虑 PackyCode 的 Codex 站。

• 套餐：推荐专业套餐，无脑上就行
• 额度：日/周/月限额模式，专业套餐对一般人来说完全够用
• 价格：优势明显，性价比高
• 登录/服务：相对原始，偏 Team 帐号拼车模式

我实测使用了 3 个多月，整体比较稳定。不过有一点要注意：发票需要联系站长办理，流程相对麻烦一些。但好在支持对公报销，对于有科研经费的小伙伴来说，这个”麻烦”是值得的。

Codex + GPT-5.2 High 的优势

为什么要用 Codex + GPT-5.2 High 这个组合？我在之前的评测文章里详细分析过，这里简单总结一下：

• 价格便宜：拼车方案的成本远低于官方 API
• 出品不俗：GPT-5.2 High 在复杂任务分解、跨领域知识迁移、自我纠错等方面表现突出
• 指令遵循：只要你愿意花点时间等待，它的出品质量真的很靠谱

我自己在日常使用中最常用的就是 Codex + GPT-5.2 High 这个组合，在大多数编程场景下都能给出令人满意的结果。最近 OpenAI 还推出了 GPT-5.3-Codex，模型能力进一步加强，而且特别适合办公用途，让 Codex CLI 的价值又提升了一个档次。

不过也要提醒一句：如果你是要写标书、论文这类对文风要求比较高的任务，Claude Opus 4.6 会更讨喜一些——GPT 系列的写作风格有时候会显得”AI 味”比较重。这个要看具体需求来选择。

国产模型：火山引擎与智谱 GLM

如果你更倾向于使用国产模型，或者预算非常有限，那国产方案也值得考虑。不过我先把话说在前面：国产模型在 Vibe Coding 场景下有一些局限——很多模型商会限速，生产环境里不太实用。但如果你只是想尝鲜，或者任务量不大，国产模型还是有性价比优势的。

火山引擎：多模型聚合平台

火山引擎 是字节跳动旗下的云服务平台，有点像硅基流动这种模型商，支持 Doubao、GLM、DeepSeek、Kimi 等多种国产模型。

• 优势：模型选择多，一站式接入多个国产大模型
• 邀请码：2BRHZVY2（注册时可填写）
• 适用场景：需要灵活切换多个国产模型的用户

如果你能够找到小伙伴一起拼车，火山引擎的价格还是比较有竞争力的。但要注意：拼车需要自己组织，平台不直接提供拼车服务。

GLM-5 超值拼车

如果你想用智谱的 GLM-5 模型，那我强烈推荐 智谱官方的 Coding Plan。

• 价格：约 10 人拼一个 Coding Plan Max 车位，折合每人每月约 16 元
• 特点：量大管饱，完全没有 token 焦虑
• 报销：支持企业报销，适合科研工作者
• 邀请链接：智谱Coding Plan

这个方案的核心优势在于：官方支持 + 价格低廉 + 额度充足。对于预算有限但用量较大的用户来说，GLM-5 Coding Plan 是个很不错的选择。

我自己在写综述的 Agent Skill 里测试过 GLM-5，整体表现相当不错——相比之前的 GLM-4.7，能明显感觉到智能水平的提升，在文献检索、内容组织和学术写作这些任务上都有惊喜。如果你有类似的长文本生成需求，GLM-5 值得一试。

如果你在CC-Switch里设置GLM的模型，建议暂时可以从这个配置开始：

⚠️ 注意：GLM-5 Coding Plan 的 API 仅支持在 Claude Code 中使用。如果你尝试在自己的 SDK 或其他自建应用中调用，可能会触发限速甚至封号。智谱对 Coding Plan 的定位很明确——它是一个面向终端用户的”开箱即用”方案，而不是通用 API 服务。

国产模型的局限

虽然国产模型在价格和访问便利性上有优势，但在 Vibe Coding 场景下确实存在一些局限：

• 限速问题：很多国产模型商会对 API 调用频率进行限制，高峰期尤其明显
• 能力差距：在复杂推理、代码生成、长文本处理等任务上，与 Claude/GPT 系列还有一定差距
• 生态支持：Claude Code 和 Codex CLI 对国产模型的支持相对有限，可能需要额外配置

所以我的建议是：国产模型可以作为备选或补充，但主力还是建议用 Claude/GPT 系列。当然，如果你只是想入门体验一下 Vibe Coding，国产模型的低成本确实很有吸引力。

费用对比与选择建议

聊了这么多方案，可能小伙伴会有点晕——到底该选哪个？这里我简单对比一下各方案的费用和适用场景。

我的选择

对于我个人来说，我的配置是：

1. 主力：PackyCode Claude cc 源 + Claude Code（处理复杂任务、写作类工作）
2. 副力：Codex + GPT-5.2 High（日常编程、快速原型开发）
3. 备用：PackyCode Claude aws 源（cc 挂掉时兜底）
4. 多模型：OhMyGPT（LobeChat 后端、Agent Skills 配合科研绘图）
5. 尝鲜：智谱 GLM-5（测试国产模型、低成本任务）

这样的配置基本能覆盖我所有的工作场景，而且总成本控制在可接受范围内。当然，每个人的需求不同，你可以根据自己的实际情况来调整。

选择建议

如果你还是不知道怎么选，可以参考以下建议：

• 科研工作者、标书写作者：首选 PackyCode Claude cc 源 + Opus 4.6，写作质量有保障
• 程序员、日常开发者：首选 Codex + GPT-5.2 High 拼车，性价比最高
• 多模型需求、LobeChat 用户：OhMyGPT，100+ 模型一站式接入，还有邀请奖励
• 预算有限的学生党：可以考虑智谱 GLM-5 拼车，16 元/月量管饱
• 需要多模型切换：火山引擎或 PackyCode 多源配置，灵活度高

小结

这篇文章给小伙伴们详细介绍了如何获得 Vibe Coding 相关的 AI 算力，从 Claude Code 的 PackyCode API 配置，到多模型聚合平台 OhMyGPT，再到 Codex 的平价拼车方案，最后到国产模型的火山引擎和智谱 GLM-5。每种方案都有自己的优势和适用场景，关键是要根据自己的实际需求来选择。

最后再强调几句：所有推荐的商家都支持发票报销，这对于有科研经费的小伙伴来说非常重要——干科研就不用自己花钱了 (～￣▽￣)～ 另外，不要贪图过于便宜的 API——市面上确实存在用其他模型冒充 Claude/GPT 的情况，短期看省钱，长期看影响工作质量，得不偿失。

如果你在配置或使用过程中遇到问题，欢迎在评论区交流讨论。Vibe Coding 的时代已经到来，希望这篇文章能帮小伙伴们顺利拿到通往这个新时代的”门票”~

参考来源:

1. PackyCode API – 第三方 AI API 中转服务平台. https://www.packyapi.com/register?aff=OzfE
2. PackyAPI 文档 – 令牌分组介绍. https://docs.packyapi.com/docs/token/2-token.html
3. OhMyGPT – 多模型聚合平台（100+ 全球 AI 模型）. https://x.dogenet.win/i/kUOGvGyo
4. codexcn – Codex 拼车服务平台. https://codexcn.com
5. PackyCode Codex 站 – Codex Team 帐号拼车服务. https://codex.packycode.com/pricing
6. 火山引擎 – 字节跳动旗下云服务平台. https://volcengine.com/L/KQ5AObx3HE0
7. 智谱 AI – GLM-5 Coding Plan. https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=BNIXXULS2J
8. 本站文章 – AI入门系列 配置vibe coding工具： VSCode+Claude Code+Codex. https://blognas.hwb0307.com/ai/6973
9. 本站文章 – Vibe Coding CLI评测： Claude Code vs. OpenAI Codex vs. Gemini CLI. https://blognas.hwb0307.com/other/6923