AI 模型每个季度都在变得更强大，但访问成本也在上升。
MiniMax M2.5 是人们关注的较新模型之一，特别是在推理任务、代理工作流和结构化输出生成方面。

好消息是：
你不一定需要付费就能尝试它。

在本指南中，我将带你了解 免费使用 MiniMax M2.5 的真实方法，每种方法的工作原理，以及根据你是：

• 仅仅测试
• 构建 AI 工具
• 运行副业自动化
• 部署代理工作流

来选择最合适的方法。

没有理论 — 只有实用的访问方法。

在过去的一年里，我测试了不同的 VPS 提供商以应对真实工作负载——不仅仅是速度测试，而是实际使用，比如托管 WordPress 网站、运行小型 AI 服务以及部署需要 24/7 在线的自动化脚本。我最关心的很简单：稳定性第一，价格第二，计费灵活性第三。

在 2026 年，VPS 市场诚然竞争激烈。许多提供商在纸面上看起来不错，但一旦你真正部署生产工作负载，就会开始注意到网络抖动、磁盘 IO 一致性和意外计费陷阱之间的差异。本文基于我个人测试和持续使用的经验——而不仅仅是我在一周后放弃的试用账户。

以下是那些在真实长期使用中感觉足够稳定且仍具成本效益的提供商。

在过去几周，OpenRouter 上发生了一些不寻常的事情。

一个没有公司名称、没有正式发布活动、几乎没有营销的模型突然攀升至搜索和使用排名的顶端。

它的名字是 Pony Alpha。

如果你最近关注 AI 社区，可能已经看到人们试图弄清楚它的来源。

一款表现如旗舰的“幽灵”模型

根据 OpenRouter 的官方描述，Pony Alpha 被定位为 下一代通用 LLM。

它之所以引人注目，不仅仅是因为其原始能力，还有其平衡性。它在以下方面表现强劲：

介绍

在过去的一年里，AI模型已经从简单的聊天助手转变为真正的生产力工具，能够编写生产代码、自动化工作流程，甚至执行多步骤推理任务。

Claude Opus 4.6正是这一转变的一部分。

它不仅仅是“一个更智能的聊天机器人”，Opus 4.6旨在：

• 长期上下文推理
• 大型代码库理解
• 代理风格任务执行
• 高精度技术写作和调试

在对其进行编码、自动化脚本和技术内容生成的测试后，以下是我在实际场景中如何使用它的方式。

引言

在过去的一年里，AI 编码模型已经从简单的助手演变为真正的开发伙伴。

目前在技术社区中备受关注的两个模型是：

• GPT-5.3 Codex — 在结构化编码工作流程和工具驱动开发方面表现强劲
• Claude Opus 4.6 — 在长上下文推理和架构级思维方面表现出色

在真实开发者场景中测试了这两个模型后——包括自动化管道、后端编码和技术内容生成——差异变得非常明显。

本文关注的是实际使用情况，而不仅仅是基准数字。

核心哲学差异

引言

在过去的几年中，AI 编码工具已经从“自动补全助手”转变为更接近真实开发伙伴的工具。GPT-5.3 Codex 是这一转变的一部分。

Codex 现在不仅仅是帮助生成小的代码片段，它被广泛用于：

• 完整功能实现
• API 骨架搭建
• DevOps 脚本编写
• 自动化工作流程生成
• 大型项目重构支持

在本指南中，我不关注理论或基准测试。这是基于 真实开发者工作流程 — 人们在日常工作中如何实际使用 GPT-5.3 Codex。

在过去的一年里，我在多个 VPS 提供商上部署了从小型 SaaS 后端到 AI 自动化工具和暂存环境的所有内容。我曾经使用 CloudCone，因为它价格实惠且简单，但随着时间的推移，我开始需要更好的全球覆盖、更快的配置和更灵活的计费选项。

因此，我花了几个月的时间在真实使用中测试其他提供商——不仅仅是基准测试。我部署了容器，托管了 API，运行了自动化工具，并对网络性能进行了压力测试。

以下是 2026 年对我来说真正可靠的 CloudCone 替代方案。

快速比较表（真实使用视角）

提供商	入门价格	计费	全球区域	部署速度	最佳使用案例
LightNode	~$7/月或按小时计费	按小时 + 按月	40+	非常快	测试、AI 工作负载、灵活使用
Vultr	~$6/月	按小时 + 按月	30+	快	全球部署
DigitalOcean	~$12/月	按月	15+	快	生产应用
Linode	~$10/月	按月	10+	中等	后端 API
Hetzner	~$5/月	按月	欧盟 + 美国	中等	性价比高
Contabo	~$7/月	按月	有限	较慢	大存储 / RAM

在过去的一年里，我在不同的 VPS 和云托管平台上部署了多个真实项目——从小型 SaaS 工具到 AI 自动化服务和暂存环境。我曾使用 HostSlick 一段时间，但最终开始测试其他提供商，主要是因为我希望获得更灵活的计费、更快的部署和更好的全球区域覆盖。

这篇文章不仅仅是比较规格，而是基于实际使用：部署服务器、测试延迟、运行容器和托管真实工作负载。

以下是我在 2026 年表现一致良好的提供商。

快速比较表 (2026)

提供商	起始价格	计费类型	全球位置	最佳用途	免费套餐
LightNode	~$7/月或按小时计费	按小时 + 按月	40+	测试、AI 工作负载、灵活扩展	❌
DigitalOcean	~$12/月	按月	15+	生产应用、稳定工作负载	❌
Vultr	~$6/月	按小时 + 按月	30+	全球部署	❌
Linode	~$10/月	按月	10+	后端服务、API	❌
Hetzner	~$5/月	按月	有限 (欧盟 + 美国)	性价比高	❌
Contabo	~$7/月	按月	有限	大资源托管	❌

当我第一次听说OpenClaw时，我以为这只是一个可以在本地运行的AI工具。在使用了一段时间后，我意识到在VPS上部署时它要稳定得多——尤其是当你想要24/7的正常运行时间、远程访问和长时间运行的AI任务时。

在本文中，我将介绍我个人如何在VPS上安装OpenClaw，您真正需要的资源（而不是理论规格），以及经过测试后哪些VPS提供商对我来说效果最好。

为什么我选择VPS而不是本地部署

在本地运行OpenClaw适合测试。
但经过几天的实际使用后，问题出现了：

• 本地PC休眠 → 服务停止
• 网络变化 → 远程访问中断
• 长时间任务 → 运行不稳定
• GPU / RAM限制 → 性能下降

在现代AI应用中，令牌不再仅仅是一个定价指标——它们直接影响系统性能、响应延迟、操作稳定性和可扩展性。
随着AI系统从实验转向真实的生产工作负载，令牌效率成为工程责任，而不仅仅是成本问题。

许多团队试图通过提示技巧或模型调优来解决令牌使用问题。实际上，大多数令牌浪费是结构性的——由架构选择、数据表示和系统设计决策造成的。

本文重点介绍实用的生产级策略，以减少令牌消耗，同时构建可靠、可扩展的AI服务。

从系统的角度思考，而不是提示

令牌优化很少仅仅依赖于更短的提示。
它来自于以我们设计分布式服务的方式来设计AI系统：