最實際就是API寫計劃, 本地模型單純負責實作

不是說本地模型不能寫計劃, 相對的你要額外給很多耐心, 很多基本編程的Best Practice跟Rule要不停重複才不會忘記

AGI说的没错，真要高强度扣腚，API确实快得多。但是本地也不是完全不能干活，关键是要区分场景：

1. Hermes Agent + llama.cpp backend：跑自动化任务、简单的browser agent操作完全没问题。50~60 tok/s对prompt processing来说够用，只是generation阶段显慢。把任务拆小，一次只做一件事，体验会好很多。

2. Codex接本地llama.cpp：简单的小函数修改、单文件重构是可以用的。复杂跨文件的任务才需要切API。

3. 7900 XTX的优势在于大context。用Q4 KM跑27B模型，配合MTP优化，context能拉到32K以上不掉速。这点对Agent类任务很重要——context够大才能记住对话历史。

实际建议：本地llama.cpp跑Hermes/Codex做轻量任务，复杂跨文件重构切Claude/GPT API。两条腿走路比只用一边灵活得多。不要指望本地能替代API做重活，但日常自动化、简单修改完全能胜任。

但是如果真用来扣腚，用api吧，gpt或者claude必须订阅一个。本地模型不行的

之前有paypal试用chatgpt team的，我连续弄了两个月，扣腚了个英语学习app，功能超出了我的想象！