WorkBuddy 取消 Auto 模式，新增三个固定倍率

WorkBuddy 近期迎来了一次关键升级——取消了原有的 Auto 模式，并在每个模型的基础费率之上，新增了三个固定倍率选项：快速（0.21x）、均衡（0.65x）、极致（1.20x）。用户可以根据任务需求自主选择，不再像 Auto 模式那样，由系统随机切换高倍率模型。固定倍率之后，日常积分消耗变得透明、可控。

一、Auto 模式为何被取消？

Auto 模式的设计初衷是“省心”——系统根据任务难度自动匹配合适的模型，用户不用自己选。但在实际使用中，这个模式暴露了致命问题：

• 简单任务被分配高价模型：日常闲聊、短句修改等简单任务，Auto 模式可能调用 GLM、Kimi 等高端模型，导致积分被白白浪费。
• 复杂任务反而匹配低端模型：效果不稳定，该花的地方没花到位。
• 积分消耗不可控：倍率差距极大——0.04x 和 1.06x 之间相差 26 倍。同一个任务，选错模型可能多花几十倍积分。

简单来说，Auto 模式把“选择权”交给了系统，用户等于主动放弃了对积分消耗的控制权。

二、新模式：三个固定倍率，丰俭由君

取消 Auto 后，WorkBuddy 在每个模型原有的基础费率之上，新增了三个固定的“档位系数”：

【快速】 0.21x 轻量任务：日常问答、简单翻译、资料查询
【均衡】 0.65x 日常主力：写周报、润色文案、多轮对话
【极致】 1.20x 复杂任务：代码开发、长文写作、深度推理

这三个倍率是全局固定的——无论后台调用的是哪个底层模型，扣费系数都死死钉在你选的档位上。你今天选“快速”处理 10 条消息，扣的积分和明天完全一样。

三、这次升级的三个核心价值

1. 消灭“积分刺客”，成本可预期

Auto 模式最大的问题是“不确定性”——用户永远不知道下一次对话会被扣多少积分。现在固定倍率后，预算控制权彻底回到了用户手里。

2. 从“选模型”变成“选任务难度”

以前用户需要研究哪个模型擅长什么，决策门槛高。现在用户只需要问自己三个问题：这个任务急不急？难不难？我愿意为它花多少积分？决策链路大大缩短。

3. 定价透明，多模型混用不混乱

WorkBuddy 后台接入了多个大模型底座，原始成本天差地别。统一乘上固定系数后，无论后台调度怎么变，对外公示的“快速/均衡/极致”价格体系永远稳定。

四、使用建议

• 日常聊天/简单查询：闭眼选【快速（0.21x）】，省下的积分留着干大事。
• 写周报、润色文案、日常办公：选【均衡（0.65x）】，性价比最高。
• 写代码、复杂推理、长文深度处理：上【极致（1.20x）】。