腾讯云CodingPlan完整使用体验与评测

时间：2026-05-30 19:19

截至目前，笔者已购齐国内主流平台上的 CodingPlan 套餐，包括火山引擎、阿里百炼、智谱、Kimi、MiniMax 以及腾讯云。接下来，我们将对这些编码计划展开全方位对比评测。今天，先从腾讯云的 Coding Plan 入手进行体验。腾讯云的编码计划同样支持多模型与多工具组合。模型方面，除自

截至目前，笔者已购齐国内主流平台上的 CodingPlan 套餐，包括火山引擎、阿里百炼、智谱、Kimi、MiniMax 以及腾讯云。接下来，我们将对这些编码计划展开全方位对比评测。今天，先从腾讯云的 Coding Plan 入手进行体验。

腾讯云的编码计划同样支持多模型与多工具组合。模型方面，除自家 Tencent HY2.0 外，还集成了 GLM5、K2.5、M2.5 等第三方最新大模型。工具则涵盖自研 CodeBuddy、热门的小龙虾 OpenClaw、顶级编程智能体 Claude Code，以及 Cursor 等 IDE。以下是刚入手的套餐体验记录。

1、套餐详情

先来看腾讯云 CodingPlan 的套餐详情。页面清晰展示正常价格、优惠价格以及用量数据。用量方面，国产模型普遍较为充裕。入门版 Lite：每5小时最多约1,200次请求，每周最多约9,000次，每订阅月最多约18,000次请求。专业版 Pro：每5小时最多约6,000次请求，每周最多约45,000次，每订阅月最多约90,000次请求。

2、购买套餐

目前字节、阿里、腾讯三家正面竞争，优惠套餐均压至9.9元以内。腾讯当前最低价7.9元/月，不过这个价位基本属于“耍猴价”，很难抢到。考虑到上次抢阿里百炼浪费了一天时间，这次决定直接原价入手。购买成功后，页面跳转至腾讯云大模型 API 平台，在这里可获取 API Key、查看编码计划，以及接入编程工具的文档入口。生成 Key 备用即可。

3、接入编程工具

既然是腾讯的编程计划，自然优先接入自家 CodeBuddy Code 看看实际效果。

CodeBuddy Code

安装过程非常简单，一条命令即可搞定：npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code。前置条件为 Node.js 18+。安装后验证版本：codebuddy --version，然后启动：codebuddy。启动后进入 CLI 界面，配色设计不错，国内几个 CLI 工具在视觉方面都挺用心。接着选择登录方式——腾讯不愧是大厂，提供了国内、国际、企业、内部使用四个渠道。我们的套餐默认选第一个即可。

查看模型列表时发现一个有意思的细节：默认模型竟然是 GLM5.0，配额消耗最高的是 k2.5，自家的混元模型反而排在末尾。让人好奇：腾讯的第三方模型到底是不是满血版本？如果是就很良心，如果不是……后续慢慢测试。

先用一个简单指令测试：“用 React 开发个人博客，要求功能完善，设计美观，专业级 UI 和 UX”。混元模型给出了相当详细的计划，成功激活 Plan 模式，完成了 Ask 和完整的 Plan。然而刚想夸两句，就遇到了问题——好端端停下来好几次，一看提示“请求太频繁”。第一次在终端 Agent 中看到这种限制。刚开通的 CodingPlan，第一个需求，在自己的工具里就出这个错？后来查阅官方文档，修改配置加上自己的 Key，用 tc-code-latest 模型重跑，结果持续 400 错误。最终跑了32分钟才写完，但启动服务时先是404，接着500，最后直接摆烂说是端口占用。手动运行 npm run dev 才勉强起来。这个小插曲让人体验并不愉快，先略过，去试试小龙虾。

4、接入小龙虾

如果你正在使用 OpenClaw（小龙虾），也可以把腾讯云编程计划的模型全部加进去。配置方法非常直接：修改小龙虾的配置文件。路径：Windows 为 C:\Users\<用户名>\.openclaw\openclaw.json，macOS/Linux 为 ~/.openclaw/openclaw.json。主要修改 models 和 agents 两项。

models 的修改示例（需将替换为自己的 key）：

"models": {
  "mode": "merge",
  "providers": {
    "tencent-coding-plan": {
      "baseUrl": "https://api.lkeap.cloud.tencent.com/coding/v3",
      "apiKey": "",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        { "id": "tc-code-latest", "name": "Auto", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 196608, "maxTokens": 32768 },
        { "id": "hunyuan-2.0-instruct", "name": "Tencent HY 2.0 Instruct", ... },
        { "id": "hunyuan-2.0-thinking", ... },
        { "id": "hunyuan-t1", ... },
        { "id": "hunyuan-turbos", ... },
        { "id": "minimax-m2.5", ... },
        { "id": "kimi-k2.5", ... },
        { "id": "glm-5", ... }
      ]
    }
  }
}

agents 的修改示例：

"agents": {
  "defaults": {
    "model": { "primary": "tencent-coding-plan/glm-5" },
    "models": {
      "tencent-coding-plan/tc-code-latest": {},
      "tencent-coding-plan/hunyuan-2.0-instruct": {},
      "tencent-coding-plan/hunyuan-2.0-thinking": {},
      "tencent-coding-plan/hunyuan-t1": {},
      "tencent-coding-plan/hunyuan-turbos": {},
      "tencent-coding-plan/minimax-m2.5": {},
      "tencent-coding-plan/kimi-k2.5": {},
      "tencent-coding-plan/glm-5": {}
    }
  }
}

最麻烦的部分是对齐括号，如果搞不清楚可以先备份原文件，直接替换这两大项。这一步倒是很顺利。

完成后，小龙虾里就已经有19个模型了（包含其他平台的）。

接入 Claude Code

后续计划统一用 Claude Code 进行测试，所以也记录一下接入方法。需要修改 Claude Code 的配置文件：macOS/Linux 路径为 ~/.claude/settings.json，Windows 为 C:\Users\<用户名>\.claude\settings.json。配置内容如下：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.lkeap.cloud.tencent.com/coding/anthropic",
    "ANTHROPIC_MODEL": ""
  }
}

需替换和。模型可选：tc-code-latest、hunyuan-2.0-instruct、hunyuan-2.0-thinking、hunyuan-t1、hunyuan-turbos、minimax-m2.5、kimi-k2.5、glm-5。如果是第一次修改，记得加上 "hasCompletedOnboarding": true。

也可以用 CC Switch 这个工具进行可视化配置：点击右上角添加，选择自定义配置，填写供应商名称、API Key、请求地址以及主模型名即可。完成启用后打开 Claude 就能使用。

在 CC 中再次跑同样的 React 博客例子，结果让人意外：只花了14分钟全自动完成，自动启动了 web 服务，页面布局正常，主题切换也正常。同样的 tc-code-latest 模型，在 CodeBuddy 里一直报 400 错误，在 Claude Code 里却十几分钟搞定。两次的差异到底是服务稳定性问题、模型稳定性问题还是运气问题，还需要后续详细测试。翻看后台，发现功能页面已经升级了，估计腾讯还在不断优化产品，后续再好好测试一下。

目前大模型测试平台上已经汇集了足够的选手，接下来会对它们进行严刑拷打，看看谁才是真正的实力派。

来源：https://juejin.cn/post/7615764951306649640

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