Claude Code 额度不够时，哪些任务可以拆给低成本模型？

最近 AI coding 用得多之后，我开始不太按“模型强弱”来分任务，而是按两个问题来分：

• 这个任务失败以后影响大不大？
• 这个任务能不能很快验证？

如果失败成本低、验证也快，就可以先交给低成本模型跑一版。反过来，如果会碰到行为、权限、计费、兼容逻辑，就别为了省一点额度硬拆。

适合拆出去的任务

第一类是文档和示例。

比如 README、接口示例、配置说明。这类任务的 diff 很直观，模型有没有跑题很容易看出来。

第二类是测试补充。

前提是边界要写清楚，比如空数组、null、重复值、非法参数、正常输入。测试能跑，就有基本兜底。

第三类是类型、lint、小脚本。

这类任务通常不该改运行时行为，只要 review 时盯住这一点就行。

可以起草，但不能直接合

模板、API wrapper、配置样例这类任务，模型很适合先起草。

但第一版经常会太泛。字段很多，证据很少。

比如 issue template，如果只是“请填写相关信息”，看着像模板，实际不会逼你写清楚 prompt、输出、测试和 review。

所以这类任务可以省起草时间，但不能省人工判断。

不建议直接交出去的任务

最容易被误判的是小重构。

我遇到过一个 request routing helper 的例子。任务只是减少重复代码，保持行为不变。结果模型写出来的 helper 更干净，但顺手改了 fallback 分支，还漏了空配置边界。

这类问题不是语法错误，测试不全时很容易漏。

所以只要涉及下面这些，我会默认提高风险等级：

• fallback
• 默认值
• 兼容逻辑
• 权限
• 支付
• 计费
• 限额
• 数据迁移

一个简单规则

拆任务前先问四个问题：

1. 能不能一句话讲清楚？
2. diff 会不会很小？
3. 有没有测试或手动验证？
4. review 成本是不是低于自己重写？

如果答案不清楚，就先别拆。

AI coding 的成本不只在 token，也在 review。省额度是好事，但别把后面的排雷时间省没了。