为什么我的8亿积分积分洪水一样流走了！！！
为什么我的8亿积分积分洪水一样流走了！！！
真的心在流血，不到6天的时间，一共花掉了7.2亿个积分，平均一天1.2个亿，最多一天花掉2.7亿，你敢想像么，大家都知道我才使用Feelfish小说创作才几天，一直在寻找节省积分的方法，今天的积分已用完了，我和积分去那里了？？？
Feelfish小说创作积分消耗分析及降本使用指南
一、数据概况（8.13–8.18 积分消耗复盘）
原始消耗明细
| 日期 | 总消耗积分 | deepseek-v4-flash | qwen3.5-flash | qwen3.7-flash |
|---|---|---|---|---|
| 8月13日 | 110,867,681 | 110,840,769 | 26,912 | 0 |
| 8月14日 | 1,688,327 | 1,688,327 | 0 | 0 |
| 8月15日 | 95,555,713 | 95,529,711 | 26,002 | 0 |
| 8月16日 | 267,459,501 | 267,354,703 | 104,798 | 0 |
| 8月17日 | 43,991,198 | 43,965,970 | 25,228 | 0 |
| 8月18日 | 200,281,064 | 200,212,850 | 6,776 | 61,438 |
| 合计 | 720,843,484 | 719,592,330 | 189,716 | 61,438 |
核心结论
- deepseek-v4-flash：是我这几天的主力使用模型，积分占比 99.83%，绝大部分积分都消耗在这个模型上，也是整体消耗波动的根源（8.16达到峰值2.67亿积分）。
- qwen3.5-flash：仅少量调用，总消耗18.97万积分，占比极低，多用于辅助轻量任务。
- qwen3.7-flash：8月18日首次启用，消耗6.14万积分，是三个模型里单次调用最省积分的模型。
二、三个模型定位与功能说明
说明：我上网查询了一下，对三个模型进行了理解，作了一个表格，表格标注的
flash后缀代表高速推理版本，特点是响应速度快，适配小说创作的实时写作场景，三者区别如下：
1. deepseek-v4-flash
✅ 核心优势：长文本理解能力强、剧情连贯性优秀，擅长长篇小说续写、多人物世界观把控、大章节扩写，文笔风格塑造能力强，适合完整正文创作、复杂剧情推演、多线剧情统筹。
⚠️ 短板：积分消耗极高，token计费成本更高，是三者中最贵的模型；简单润色、摘要、改短句这类轻任务用它属于资源浪费。
2. qwen3.5-flash
✅ 核心优势：均衡性价比，基础写作、短句润色、对话改写、章节摘要、文案调整都能胜任，积分消耗远低于deepseek-v4-flash，适合中等复杂度辅助写作任务。
⚠️ 短板：超长连贯续写、复杂伏笔串联、宏大世界观长篇行文能力弱于deepseek-v4-flash，不适合几万字连贯正文生成。
3. qwen3.7-flash
✅ 核心优势：轻量化高速模型，计费最低，适合超轻量任务：错别字修正、语句微调、分段调整、关键词提取、大纲精简、短句改写等简单编辑工作，积分消耗最少。
⚠️ 短板：不适合长篇正文生成、复杂剧情构思，长文本创作容易逻辑断裂，文笔上限较低。
三、积分居高不下的核心原因
从这几天的历史数据来看，我在写小说时，所有写作环节几乎全部使用 deepseek-v4-flash：大纲微调、文字改错、短句润色等简单任务也调用高成本大模型，造成大量无效积分浪费。
8月16日积分达到峰值，也是当天多次调用deepseek-v4-flash进行大篇幅正文扩写、反复改写调试；从为几天的积分使用问题来说， deepseek-v4-flash用掉总积分的 99.83%（积分总计720,843,484，用掉719,592,330）。
四、分场景模型选型方案（省钱核心规则）
| 创作任务类型 | 推荐使用模型 | 理由 |
|---|---|---|
| ✅ 长篇正文续写、完整章节创作、复杂剧情推演、多人物伏笔串联、全文文笔风格统一塑造 | deepseek-v4-flash | 仅在核心正文产出使用，保证小说质量，避免廉价模型剧情崩坏返工（返工反而消耗更多积分） |
| ✅ 章节摘要、人物小传改写、大纲扩充、对话优化、中等篇幅文案调整 | qwen3.5-flash | 满足创作需求，积分成本显著低于deepseek-v4-flash |
| ✅ 错别字修正、语句微调、段落拆分、精简文字、关键词提取、大纲压缩、简单文案修改 | qwen3.7-flash | 最低积分消耗，纯编辑类轻任务首选 |
补充实操原则：能交给通义千问（qwen）系列完成的轻量任务，绝不调用deepseek-v4-flash，从数据源头上控制积分消耗。
五、我设想的积分实操方法
（一）事前规划：拆分写作流程，提前分配模型
完整小说创作分为【构思大纲→撰写正文→校对润色】三个阶段，不要全程锁定同一个模型：
- 大纲构思阶段
简易大纲精简、关键词梳理 → qwen3.7-flash
详细大纲扩充、人物设定完善 → qwen3.5-flash
跨长篇多卷剧情框架设计、长线伏笔布局 → deepseek-v4-flash - 正文撰写阶段
章节主体内容生成、长段落续写 → deepseek-v4-flash（核心产出，保证质量）
局部对话改写、场景微调 → qwen3.5-flash - 校对润色阶段（最容易浪费积分）
错别字排查、病句修改、分段调整 → qwen3.7-flash
整段文笔微调、风格统一优化 → qwen3.5-flash
（二）事中操作：减少无效调用，降低token消耗
- 减少反复生成：先完善提示词，再发起生成，避免提示词不完善导致多次重写。每一次重新生成都要重复消耗大量积分，是主要浪费点。
- 控制单次生成长度：不要一次性要求生成几万字超长文本，可以拆分章节生成，过长生成请求不仅耗积分，还容易出现剧情崩坏。
- 复用上下文：合理使用对话上下文记忆，不要每次提问都粘贴完整全文，只传递必要的上文内容，减少输入token带来的积分损耗。
- 临时测试优先轻量模型：想测试一句文案改写效果时，先用 qwen3.7/qwen3.5 测试，满意后再考虑是否需要deepseek深度优化。
（三）事后复盘：定期监控消耗数据
- 每日查看Feelfish积分消耗报表，和本次分析一样拆分各个模型的消耗占比，如果发现deepseek-v4-flash占比持续接近100%，说明存在大量任务错配，需要调整模型选择。
- 记录高消耗日期对应的操作：如果某一天积分暴涨，复盘当天是大篇幅正文创作，还是多次调试改写，区分“必要消耗”和“无效重复调用消耗”。
- 逐步测试替换：可以选取部分校对、大纲任务，尝试切换qwen系列模型，对比产出质量和积分消耗，找到适合自己写作习惯的搭配方案。
六、最终综合建议
- 最优搭配方案：核心正文写作保留 deepseek-v4-flash 保障小说质量；辅助改写、大纲优化交给 qwen3.5-flash；文字校对、简单修改全部切换 qwen3.7-flash。按照这套分工，预估可节省 30%~60% 总积分消耗。
- 避坑提醒：不要为了省积分，全文都使用轻量qwen模型写作。廉价模型长篇续写容易出现人设崩塌、剧情逻辑漏洞，后续修改返工，会产生更多积分消耗，得不偿失。
- 长期优化方向：沉淀属于自己的高质量提示词模板，固定行文规则，减少反复调试生成的次数，从根源降低调用频次，实现积分可控。