把自己的模型 API Key 接进 WorkBuddy，能绕开官方积分计费，让 Agent 框架调用你自己账户里的模型服务——费用走你的 API 账单，积分完全不动。这个方法配置5分钟，但模型 ID 如果填错，就会连续报错。 用 WorkBuddy 跑 Agent 任务的人，基本都卡在同一个问题上：积分太贵。调一次扣一大块，复杂任务跑着跑着就心疼。但其实 WorkBuddy 本身的价值在它的 Agent 框架——调工具、读写文件、跑代码、操作飞书和公众号这些能力，跟底层用哪个模型没有直接关系。官方内置模型走积分计费，但如果你有自己的模型 API Key，可以直接接进来，相当于自带原材料，只用平台的加工厂。
WorkBuddy 接了什么模型
这里用的是小米 MiMo——mimo-v2.5-pro。MiMo V2.5-Pro 是小米2026年4月发布的旗舰推理模型，采用1T总参/42B激活的 MoE 架构，原生支持1M上下文，主打复杂 Agent 和代码推理任务。
对标的是 DeepSeek V4 Pro 这个量级。API 定价为每百万 input tokens 3.00，且这一价格已设为永久统一定价，不再按 context 长度阶梯计费。 对高频使用来说性价比不低。
WorkBuddy 接入小米 MiMo配置步骤
较新版本的 WorkBuddy 已提供图形化模型配置入口，不再依赖手动编辑配置文件。在设置页找到「模型」→「添加自定义模型」，填入这几个字段：
填完保存，在对话页切换到这个模型就能用了。配置完成后需要完整重启 WorkBuddy 才能生效。
WorkBuddy 接入小米 MiMo踩坑注意
配完跑了几个任务，连续5轮报错：
报错信息里模型名是 mimo-v2.5，但明明填的是 mimo-v2.5-pro，为啥对不上？折腾了一会儿才发现，是当时手填的时候漏掉了 -pro 后缀，实际写成了 mimo-v2.5。改掉之后立刻好了。模型 ID 必须与接口服务端实际支持的 model 参数完全一致，包括大小写和连字符。这个坑看起来低级，但确实很容易在手填时犯。记住：必须是完整的 mimo-v2.5-pro。
接入后用起来怎么样
日常任务跑下来差异不大。MiMo-V2.5-Pro 在 Coding Agent、SWE-Bench Pro 等多项基准测试中成绩接近 Claude Opus 4.6、GPT-5.4 等顶尖闭源模型。代码和推理任务表现稳定，综合能力属于当前开源第一梯队，价格比官方积分折算下来划算不少。
费用逻辑捋一下
两者互不干扰。接了自定义模型后，WorkBuddy 的积分只有你主动切回官方模型时才会消耗。
WorkBuddy 还能接哪些模型
只要兼容标准协议接口，修改 Base URL、API Key 与模型名称三个核心参数，即可灵活切换。能提供 /v1/chat/completions 接口的都能接，包括：
- Moonshot / 月之暗面、Qwen / 通义千问、Groq
- 本地 Ollama（localhost:11434/v1）
有自己 API Key 储备的话，值得试试这个思路。积分省下来，Agent 框架的全部功能一个不少。
