模型选择与自定义：内置 14 款模型、API Key 与 Ollama
执行方式上一课定好了，这一页解决「派哪个模型去干」。同一个任务，派快速档还是极致档、用内置 DeepSeek 还是本地 Ollama，速度、质量和积分账单能差出一大截。WorkBuddy 模型分两层：内置的 14 款开箱即用，按倍率扣积分；自定义的模型自己接——API Key、腾讯云套餐、本地 Ollama 都行，而且不耗 WorkBuddy 积分。12 分钟，把「选模型」和「接模型」两件事一次搞明白。
这是「日常使用」的第 5 课，基于 WorkBuddy v5.9.3，操作依据官方「模型配置」文档与 App / 小程序「选择模型」文档。
- 执行模式还没分清？先回 2.4 三种执行模式：默认（Agent）、计划（Plan）与仅问答（Ask）
- 想先看本阶段全貌？回 2.0 日常使用：把 WorkBuddy 用成你的办公搭子
学完你能做什么
- 分清 WorkBuddy 模型的两层：内置 14 款开箱即用，自定义模型按需接入
- 在模型选择器里切换快速 / 均衡 / 极致三档模式，按任务挑对内置模型（看能力标签、倍率与繁忙程度）
- 用提供商预设 + API Key，或本地 Ollama 接入自定义模型，并管好存在本地 models.json 里的密钥
- 说清思考强度、上下文窗口、经济模式分别怎么影响积分消耗
- 遇到 4100 报错或模型置灰，自己动手修好
你现在的困境
- 任务不难，却一直用同一个模型，简单问答也烧掉不少积分
- 想用公司统一采购的模型套餐，或者想让内容完全不出本机，不知道 WorkBuddy 能不能接
- 自己加了自定义模型，结果模型置灰选不了，对话里蹦出个 4100
什么时候用这一招
当你需要：
- 给不同任务匹配不同的模型——简单润色要快要省，复杂分析要稳
- 接入第三方模型服务：API Key、腾讯云 Token Plan、Coding Plan
- 让代码与对话不出本机（本地 Ollama），内网、离线环境也能用
而且不想：
- 为了用某个模型去手改配置文件、查一堆参数
- 把 API Key 交给你不信任的云端保管
🎒 开始前的准备
- 完成了 2.0 日常使用：把 WorkBuddy 用成你的办公搭子，最好也学过 2.4 三种执行模式
- 电脑上装好 WorkBuddy 并登录，能新建任务、找到输入栏
- （可选）想接自定义模型：准备好服务商给你的 API Key；想接 Ollama：本机已安装并启动 Ollama
- 12 分钟阅读时间
💡 会花积分吗？
内置模型按积分计费，各模型倍率不同（x0.06~x1.62）；自定义模型不消耗 WorkBuddy 积分——产生的全部费用（Token、订阅等）由你直接支付给第三方（官方口径）。积分规则详见 2.6 积分与价格。
核心思路
心智模型：WorkBuddy 模型 = 对话里的一个选择器 + 设置里的一个配置页。
| 层 | 是什么 | 怎么用 |
|---|---|---|
| 内置模型 | 官方已接好的 14 款（混元、GLM、Kimi、MiniMax、DeepSeek） | 模型选择器里直接挑，按积分倍率计费 |
| 自定义模型 | 你自己接入的第三方 / 本地模型 | 设置页「模型」里配置；费用付给第三方，不耗 WorkBuddy 积分 |
选择器里还有三档模式（快速 / 均衡 / 极致），决定派哪一档能力的模型去干。官方建议很直白：不确定选哪档时，用均衡。
三个容易混的「模式」，先一次分清：
| 叫法 | 管什么 | 在哪 |
|---|---|---|
| 执行模式（Agent / Plan / Ask） | 任务怎么推进 | 输入框左侧 + 菜单（上一课） |
| 模型模式（快速 / 均衡 / 极致） | 派哪一档模型 | 模型选择面板（本课） |
| 思考强度 / 上下文窗口 | 单个模型想多深、记多长 | 模型参数配置（本课） |
安全底线（官方口径）：自定义模型的配置参数（含 API Key）仅保存在本地 ~/.codebuddy/models.json，不上传云端；使用时 WorkBuddy 仅作为通信链路，把你的输入直接转发给你配置的模型，输出由该模型直接返回。
跟我做
第 1 步：打开 WorkBuddy 模型选择器，选一档模式（快速 / 均衡 / 极致）
为什么：不同任务对模型能力的要求差很多——先选档，再挑具体模型，不花冤枉积分。
操作：
- 新建一个任务，点击输入栏中的模型名称（如「Auto ▾」），弹出模型选择面板
- 面板中先看三档模式（官方对照表）：
| 模式 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| 快速模式 | 简单、明确的任务：日常问答、格式转换、小段代码修改、文案润色 | 响应最快，消耗最低 |
| 均衡模式 | 绝大多数任务：写文档、分析数据、多文件代码改动 | 效果和速度兼顾，不确定选哪档时用它 |
| 极致模式 | 复杂任务：跨模块重构、多步骤推理、需要反复验证的分析 | 响应稍慢，消耗更高，但复杂任务下结果更稳定 |
- 不确定选哪档：均衡。日常问答、润色这类轻活可以切快速省积分；多步骤、要反复验证的硬活再上极致
你应该看到：点开面板后能看到模式三档与模型列表；切换模式后，后续对话按新档位执行。
- 我打开了模型选择面板，看到了快速 / 均衡 / 极致三档
第 2 步：按任务挑内置模型（能力标签、倍率与繁忙程度）
为什么：14 款内置模型各有擅长，倍率最低 x0.06、最高 x1.62——挑对了省钱又出活。
操作：
- 看能力标签：「推理」= 支持逻辑推理、任务规划与多步骤执行；「视觉」= 支持图片理解（拍照、截图场景选这类）
- 看积分倍率：数字越低消耗越少，模型名称下方会标注（官方小程序文档给出的参考倍率见下表；桌面端以面板实际显示为准）
- 看繁忙程度：鼠标悬停某个模型，信息卡片会显示「繁忙程度」
内置 14 款模型清单（官方桌面文档，v5.9.3）：
| 模型 | 简介 | 可用功能 |
|---|---|---|
| Hy4 preview | 混元新一代模型 | 图片输入、思考模式 |
| Hy3 | 混元思考模型，具有增强的推理能力 | 图片输入、思考模式 |
| GLM-5.3 | GLM 新一代模型，支持 1M 上下文窗口 | 图片输入、思考模式 |
| GLM-5.3-Flash | GLM 新一代模型的快速版本 | 思考模式 |
| GLM-5.2 | 1M 上下文，擅长长程任务 | 图片输入、思考模式 |
| GLM-5.1 | 能力均衡，适合日常使用 | 推理模型 |
| GLM-5v-Turbo | 原生多模态模型 | 图片输入、推理模型 |
| MiniMax-M3 | 原生多模态，擅长代码、智能体任务 | 图片输入、推理模型 |
| MiniMax-m2.7 | 能力均衡，适合日常使用，性价比高 | 图片输入、推理模型 |
| Kimi-K3 | 擅长复杂的长程自主任务，前端开发能力突出，知识工作与科研推理表现出色 | 图片输入、推理模型 |
| Kimi-K2.7-Code | 多模态模型，面向编程场景优化 | 图片输入、推理模型 |
| Kimi-K2.6 | 多模态模型，适合日常任务 | 图片输入、推理模型 |
| Deepseek-V4-Flash | DeepSeek 旗舰模型，支持 1M 上下文窗口，速度优先 | 思考模式 |
| Deepseek-V4-Pro | DeepSeek 旗舰模型，支持 1M 上下文窗口 | 思考模式 |
积分倍率参考（官方小程序文档；Hy4 preview、GLM-5.3 系列等较新模型以面板实际显示为准）：
| 模型 | 积分倍率 |
|---|---|
| Deepseek-V4-Flash | x0.06 |
| Deepseek-V4-Pro | x0.16 |
| MiniMax-M3 | x0.25 |
| Kimi-K2.6 | x0.52 |
| Kimi-K2.7-Code | x0.57 |
| GLM-5.2 / GLM-5.1 | x0.79 |
| GLM-5v-Turbo | x0.95 |
| Kimi-K3 | x1.62 |
| Hy3 | 限时免费 |
| Auto / MiniMax-m2.7 | 小程序文档未标注倍率，以面板实际显示为准 |
繁忙程度四态（官方）：
| 状态 | 说明 |
|---|---|
| 空闲（绿色） | 负载正常 |
| 轻微拥堵（橙色） | 负载较高，响应可能变慢 |
| 极度拥堵（红色） | 负载很高，建议换用其他模型 |
| 不可用 | 模型服务异常，暂不可用 |
极度拥堵的模型在列表中名称旁还有一个红色图标，不用悬停也能看到。繁忙程度仅供参考，不阻止你选择；获取不到负载信息时不显示。
官方省钱小技巧（App 文档）：日常简单任务选性价比高的推理模型，需要图片理解时再切「视觉」模型；不确定选哪个，就用默认的 Auto（智能自动选择），系统会自动匹配最优模型。
💡 想用 DeepSeek？内置就有
不用自己找 API Key——内置清单里的 Deepseek-V4-Flash（x0.06）和 Deepseek-V4-Pro（x0.16）开箱即用，前者速度优先，两者都支持 1M 上下文窗口。要接其他 DeepSeek 接口，走下面的自定义模型。
💡 企业版用户：模型选不了？
企业管理员在后台禁用的模型，会在客户端的模型选择器中同步隐藏或置灰（含 auto）。发现某个模型无法选择，先找企业管理员确认该模型的启用状态。
你应该看到：悬停某个模型时出现信息卡片，能看到繁忙程度；模型名称下方有倍率标注。
- 我能按「能力标签 + 倍率」为一项任务挑出一款内置模型
第 3 步：按需微调思考强度与上下文窗口
为什么：这两个参数决定模型「想多深、记多长」，也直接决定每轮积分消耗——默认值适合绝大多数任务，动它们之前先懂它们。
思考强度（官方口径）：
- 含义：模型给出答案前的推理投入，可选等级取决于模型自身支持的档位
- 强度越高 → 更多的分析和自我检查，适合逻辑链条长、容易出错的任务；强度越低 → 倾向直接作答，响应更快
- 已默认选择适合绝大多数任务的强度，一般无需单独调整
- 手机 App 端入口：模型选择面板右上角配置入口 → 思考强度，档位随模型而定（如 低 / 中 / 高 / 超高）
上下文窗口（官方口径）：
- 每一轮对话都会把当前上下文完整发送给模型——窗口越大，单轮消耗的积分就越多
- 官方提醒：窗口并非越大越好——更大的窗口不会让模型变聪明，只会让每轮消耗成倍增加
- 多档位模型：点击输入框中的上下文用量圆环，在「上下文用量」面板底部切换档位（如 默认 / 适中 / 超长）
- 规则：悬停档位可看说明；切换后立即保存；对话正在进行时，新档位从下一轮开始生效；档位只对当前任务生效，切换模型或新建任务后恢复为该模型的默认档位
- 只有一个档位的模型不提供切换入口
- 建议：保持默认档位，绝大多数场景够用；只有处理超长文档、需要模型完整记住大量历史内容时才调大
经济模式（顺手认识）：
- 原模型选择面板中的「Max 模式」开关，现已移至 设置 → 智能体 → 经济模式（个人版默认开启）
- 开启：系统在合适的时机自动压缩上下文，减少长对话中重复传输的内容，降低积分消耗
- 关闭：全程保留完整上下文、不做压缩，细节不丢，但长对话的积分消耗会明显增加
- 建议：保持开启；版本升级不会覆盖你已有的选择
你应该看到：点击输入框中的上下文用量圆环，弹出「上下文用量」面板，底部有档位切换。
- 我找到了上下文用量圆环，知道档位只对当前任务生效、切模型后恢复默认
第 4 步：添加自定义模型：提供商预设 + API Key
为什么：想用内置清单之外的模型（比如公司统一采购的套餐），不用碰配置文件——设置页图形界面点几下就行，官方原话「无需手动编辑配置文件」。
操作：
- 打开设置页的**「模型」**板块（对话界面的模型选择器里也有快捷跳转到配置界面的入口）
- 添加模型，从提供商列表中选择：URL、模型列表、能力标记（工具调用、图片输入、推理模式等）会自动填充，仅需补全 API Key 即可保存使用
- 按你手上的服务选接入方式：
| 接入方式 | 适合谁 | 要补什么 |
|---|---|---|
| 腾讯云 Token Plan | 已购 腾讯云 Token Plan 套餐（专为 AI 编程和 WorkBuddy 场景打造，兼容混元、MiniMax、Kimi、GLM 等主流大模型） | 先选套餐类型（企业版专业 / 企业版轻享 / 通用个人版 / Hy 个人版），再填该套餐的 API Key，最后选套餐支持的模型（不同套餐可用模型不一样） |
| Coding Plan | 已购 AI Coding 专属订阅（支持腾讯云、智谱、Kimi 的 Coding Plan） | 对应套餐的凭据与模型 |
| 自定义 API | 用其他主流厂商的 API（内置主流厂商预设入口，一键接入） | API Key |
| 自定义 / Custom | 服务不在任何预设列表中 | 手动填 URL、API Key 与模型名 |
- 保存。配置自动持久化；选择标准供应商时，工具调用、图片输入等能力标记自动写入，无需手动配置
安全提示（官方原话要点）：
- 勿将 API Key 分享给他人——它关联你的账户与套餐额度，泄露可能导致他人盗用配额、产生额外费用或数据安全风险
- 确认供应商可信——接入前先读该模型服务方的服务协议与隐私政策，确认符合你对数据安全与合规的要求
💡 配置存哪了？会不会上云？
配置参数（含 API Key）仅保存在本地 ~/.codebuddy/models.json，不上传云端。早期通过该文件手动配置的模型，界面升级后仍可正常使用，并能在界面里查看、编辑、删除——日常管理无需再碰配置文件。不再使用某个模型时，官方建议在 models.json 中清理掉它的 Key。
你应该看到：保存后，对话界面的模型选择器出现自定义模型分组（显示模型名称与供应商图标），选中即可开始用。
- 我添加了一个自定义模型，并在选择器的自定义分组里看到了它
第 5 步：用 Ollama 接入本地模型（无需 API Key）
为什么：敏感内容不想出本机、内网环境没外网、或者只想零成本试用——本地 Ollama 一次解决三件事。
Ollama 是什么（官方口径）：一个开源的本地大模型运行工具，安装后通过一行命令即可拉取并运行开源模型；启动后在本地监听 HTTP 端口（默认 11434），并自动提供兼容 OpenAI 协议的接口供 WorkBuddy 对接。
官方列出的三类适用场景：
| 场景 | 好处 |
|---|---|
| 数据隐私 / 内网合规 | 代码与对话内容不出本机，适合金融、政企、敏感项目 |
| 零成本试用 | 不用消耗 Token、不用付费 API Key，把硬件当算力 |
| 离线可用 | 飞机上、内网开发机、没网的环境也能用 WorkBuddy |
操作：
- 安装并启动 Ollama，拉取一个开源模型（安装与模型拉取步骤按 Ollama 官方说明操作），保持本地服务运行
- WorkBuddy 设置 → 模型 → 添加，提供商列表选择 Ollama——接口地址自动填充（Ollama 默认监听本地 11434 端口）
- 填写已安装模型的准确名称，保存
- 不用填 API Key——官方明确「指向本机的模型（如本地 Ollama）不需要 API Key」
⚠️ 本地模型 ≠ 整个任务都不出网
本地模型只保证「模型推理」在本机完成。官方国际版文档额外提醒：联网搜索、外部连接器或其他在线服务仍可能访问网络——接入本地模型不等于整个任务的数据都不会离开电脑，也不能据此保证满足特定合规要求。合规敏感场景，先想清楚这个任务会不会触网；安全机制深讲见 5.4 数据安全与隐私。
你应该看到：模型选择器的自定义分组里出现你配置的本地模型；发消息后由本地模型响应，本机资源占用会明显上升（硬件就是你的算力）。
- 我的本地模型出现在选择器里，全程没被要求填 API Key
第 6 步：排错 4100：自定义模型置灰 / 请求不发怎么办
为什么：自定义模型最常见的故障就一个——配置不完整。认得它的样子，10 秒就能修好。
现象（官方错误码 4100）：
- 模型选择器里：该模型置灰、不能选中，带异常图标（比如用第三方工具写入了模型名称，但没配置完整）
- 悬停提示：「当前自定义模型未配置接口地址或 API key，请前往配置后使用」
- 若仍发出了请求：对话中提示同样的内容并提供「前往配置」入口，错误码 4100，请求不会发出
修法（三步）：
- 点击提示中的**「前往配置」**（悬停卡片或对话提示里都有），直接打开该模型的配置页
- 补全接口地址和 API Key，保存
- 完成——官方口径「补全并保存后即可正常选择」「补全并保存后，模型即恢复可用，无需重启」
例外：指向本机的模型（如本地 Ollama）不需要 API Key，不受此限制。
其他错误码（3002 网络连接、3008 模型无返回、6003 等）见官方「错误码处理说明」与本站 排错速查：错误码与高频问题。
你应该看到：补全保存后，模型从置灰变为可选中；再发消息，请求正常发出。
- 我知道 4100 = 自定义模型缺接口地址或 API Key，补全后无需重启
检查点 ✅
- 能在模型选择面板切换快速 / 均衡 / 极致三档，并说出各自适合的任务类型
- 能说出「视觉」标签的用途，并找到模型的积分倍率标注（x0.06~x1.62）
- 知道上下文窗口越大单轮消耗越多、档位只对当前任务生效，经济模式建议保持开启
- 添加过一个自定义模型（Token Plan / Coding Plan / 自定义 API / Ollama 任一），知道配置仅存本地 models.json、不上云
- 遇到 4100 会点「前往配置」补全，而不是怀疑软件坏了
踩坑提醒
❌ 把上下文窗口拉满，以为越大越好
现象：把上下文档位调到最大，任务质量没变化，积分掉得飞快。
原因：每一轮对话都会把当前上下文完整发送给模型，窗口越大，单轮消耗越多。官方明说：「更大的窗口不会让模型变聪明，只会让每轮消耗成倍增加。」
正确做法：保持默认档位；只有处理超长文档、需要模型完整记住大量历史内容时才调大，而且档位只对当前任务生效——用完不必刻意切回，新建任务自动恢复默认。
❌ 把 API Key 当普通文本分享、提交到公开仓库
现象：把带 Key 的配置截图发群里、把 models.json 传到代码仓库，额度被人盗刷。
原因：API Key 关联你的账户与套餐额度。官方安全提示：泄露可能导致他人盗用配额、产生额外费用或数据安全风险。
正确做法：Key 只填在 WorkBuddy 的本地配置里（models.json 不上云）；不要在共享环境中填写或导出；不再使用时在 models.json 中清理。
❌ 自定义模型置灰还硬发消息，以为软件坏了
现象：选中一个置灰的自定义模型发消息，对话报 4100，第一反应是重装。
原因：该模型没配置接口地址或 API Key——WorkBuddy 直接不发出请求，这是保护机制，不是故障。
正确做法：点提示里的「前往配置」，补全接口地址和 API Key，保存即可，无需重启。本地 Ollama 模型不需要 Key，不受影响。
❌ 以为「接了本地模型 = 全程离线、数据绝对不出网」
现象：为了合规接了 Ollama，就放心让 WorkBuddy 干所有活。
原因：本地模型只保证模型推理在本机完成；联网搜索、外部连接器等在线功能仍会访问网络（官方国际版文档口径）。
正确做法：合规敏感场景，先确认任务会不会触网（比如别在本地模型任务里让它联网搜资料）；安全边界详见 5.4 数据安全与隐私。
进阶技巧（可选）
🔧 自定义协议：接口走网关 / 代理时才碰。 模型服务使用非标准 URL 路径（经过网关或代理层封装）时，在高级配置中开启「自定义协议」开关：关闭（默认）= 使用标准 /chat/completions 路径，自动校验并补全接口地址；开启 = 直接按你填写的 URL 发起请求，跳过路径校验与自动补全。一般保持关闭，除非服务方明确要求。
🔧 手机上怎么看模型。 手机 App 端能看模型清单、能力标签与倍率，也能调整思考强度（如 低 / 中 / 高 / 超高）和上下文窗口（如 300K / 1M）——入口在模型选择面板右上角的配置入口。但移动端不提供「配置自定义模型」的入口，模型列表里只列可用的模型；小程序端的模型选择在任务第一句话发送后才显现。
🔧 用的是国际版 workbuddy.ai？ 配置入口与文件路径不同：头像 → 系统设置 → 模型，配置文件在 ~/.workbuddy-ai/models.json，Ollama 默认接口地址官方标注为 http://localhost:11434/v1/chat/completions。国际版差异详见 5.5 国际版 workbuddy.ai：与国内版的区别和接入。
本课小结
✅ 两层模型：WorkBuddy 模型分内置 14 款（混元 / GLM / Kimi / MiniMax / DeepSeek）与自定义模型——内置开箱即用、按倍率耗积分；自定义自己接，不耗 WorkBuddy 积分，费用付给第三方。
✅ 三档模式：快速（简单任务，最快最省）/ 均衡（绝大多数任务，不确定选它）/ 极致（复杂任务，更稳更贵）。
✅ 挑内置模型：看能力标签（推理 / 视觉）+ 积分倍率（x0.06~x1.62，越低越省）+ 繁忙程度（绿 / 橙 / 红 / 不可用）；不确定就用默认 Auto，系统自动匹配。
✅ 两个参数：思考强度保持默认；上下文窗口越大单轮越贵，档位只对当前任务生效；经济模式（设置 → 智能体）保持开启省积分。
✅ 自定义接入：提供商预设（腾讯云 Token Plan / Coding Plan / 自定义 API）只补 API Key；本地 Ollama 无需 Key（默认 11434 端口）；不在预设里就选 Custom 手填。配置仅存本地 ~/.codebuddy/models.json，不上云。
✅ 4100：自定义模型缺接口地址或 API Key → 点「前往配置」补全保存，立即恢复，无需重启。
关键配置回顾：
| 配置项 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| 模型模式 | 均衡 | 绝大多数任务；简单任务可切快速，复杂任务上极致 |
| 内置模型 | Auto，或按倍率 + 标签挑 | 简单任务用低倍率推理模型，图片理解选「视觉」标签 |
| 思考强度 | 默认 | 官方已选好适合绝大多数任务的强度 |
| 上下文窗口 | 默认档位 | 越大单轮越贵；超长文档再调大，档位只对当前任务生效 |
| 经济模式 | 开启 | 设置 → 智能体 → 经济模式；自动压缩上下文，长对话省积分 |
| 自定义模型 | 提供商预设优先 | URL 与能力标记自动填充，只补 API Key |
| 本地 Ollama | 提供商选 Ollama | 地址自动填充（默认监听 11434 端口），无需 API Key |
下一课预告
模型和倍率都认识了，下一课来算钱。下一课学 2.6 积分与价格：免费额度、四档套餐与省钱技巧。
你会学到：
- 体验版每月 500 基础积分，付费四档套餐各给多少
- 积分按月发放、到期不结转，扣减先扣最先到期的
- 加量包怎么买、退款怎么申请
- 官方口径与第三方实测各有哪些省钱技巧