5 个小技巧解决 GitHub Copilot 计费模型次数不够用的问题

自从 Claude Sonnet 4.5 上线以来，好评如潮。很多 AI 编程助手都整合了 Claude Sonnet 4.5 模型，比如 GitHub Copilot。

不过 GitHub Copilot Pro 会员每个月只有 300 个 Premium Requests，一个月 30天，平均每天就 10 个请求，对于广大程序员来说，根本不够用，怎么办?

下面我要讲5个小技巧来优化你的 Vibe Coding 流程，让每一次 Premium request都用到点上。

第一个小技巧:控制问题的颗粒度

之前那篇文章中我聊过这个问题，提的问题不要太大也不要太小。太大了超出 Tokens限制反而不好，太小了就是严重的浪费。

大问题拆解成几个模块分别提交。多个小问题可以聚合起来一起提交。

控制好颗粒度很关键，这个需要实战演练，自己把握。

Claude Sonnet 的上下文理解能力极强，但也意味着它在面对含糊问题时会尝试“猜你的意思”，从而浪费一次 premium 请求。

正确做法是:先用普通模型(如 Claude Instant 或 GPT-3.5)帮你把问题框清楚，比如确定 API 调用的结构、接口参数、上下文依赖，然后再让 Sonnet 出手解决关键逻辑或生成高质量代码。

用轻模型暖场，用重模型收割。

重复调用是最大浪费来源。

如果你经常让 Copiot 生成类似的迁移、控制器或组件模板，完全可以在本地维护一个“Al snippet 库”。每次只让 Sonnet 帮你生成差异化部分，比如表结构变化、接口字段新增，而不是整块代码。

长远来看，这能让你用同样的请求次数完成三倍以上的产出。

其实在很多场景下，一些轻模型(免费模型)做得也还是很不错的。

比如生成页面，可以先用免费模型生成框架，再用付费模型生成/优化细节。甚至也可以考虑先用字节的 Trae 之类的免费的效果还不错的模型先做一轮，再用 Claude Sonnet4.5 优化。

(PS: 虽然 Trae 之前有被爆有窃取用户隐私的嫌疑，但我相信应该不是什么大问题或者说可能是一个意外，字节没必要这么干。)

总之就是把场景区分开来，在恰当的时机用恰当的模型。

第五个小技巧:复盘与对话上下文管理

很多人 premium 请求次数用完，是因为在一场“无限延伸的聊天”里浪费掉了。我第一个月就是这么干的，一周不到用光了一个月的量。

Claude Sonnet 在每轮对话中会携带上下文，你越拖越长，它消耗的 token 就越多建议在一次任务结束后开启一个新的任务时，，重新开一轮会话，不要一直问下去--除非真的与前一个任务有强耦合。

同时大模型每次都会复述你分配的任务，你可以把高质量问答存成文档，作为自己的“Vibe Prompt 资产库”

最后，如果 Premium Requests 确实还是不够用，确实有需求，那就必须得增加预算了，这个钱不能省，毕竟以上的小技巧只能减少一些浪费，提升一些效率而已。