💡 你是不是还在用50次/天的OpenRouter免费额度？

每次用Cursor写代码，是不是总在担心API调用次数见底？看着OpenRouter账户里可怜的50次免费额度，只能忍痛关掉 Cline/Roo Code，手动敲代码？

但你知道吗？ 其实OpenRouter有一个隐藏政策，可以让你的免费调用次数暴涨20倍（1000次/天）！而结合Roo Code，你就能免费得到一个 Cursor 的平替！

这篇文章，我会完整拆解这个隐藏福利，并教你如何零成本配置，彻底告别额度焦虑！

🚀 OpenRouter隐藏福利：如何从50次升级到1000次？

OpenRouter默认给新用户50次/天的免费API调用，但只要你完成几个简单步骤，就能解锁1000次/天的额度！

  • 如果您购买的信用额度少于 10 个，您每天的限制为 50 个 :free 模型请求。
  • 如果您购买至少 10 个信用额度，您的每日限制将增加到 1000 个 :free 模型请求。

——翻译自 https://openrouter.ai/docs/api-reference/limits#rate-limits-and-credits-remaining

这里的信用额度说的就是 Credit，也就是你账户的余额。国内的充值方法可以参见这篇文章 OpenRouter国内使用、充值教程。

也就是说，往账户中充值 $11 你就可以享受这个优惠服务了！

💡OpenRouter 和支付服务默认收取 2.5% 的手续费，为了避免用付费模型导致账户余额 < $10，建议此处多充值 $1！

🎉各免费模型评测

DeepSeek R1

这段时间用下来，最好的免费模型就是 deepseek/deepseek-r1:free 。但是，由于 RooCode 是通过系统提示词的方式实现 Function Calling，而 DeepSeek R1 的常常在它的思维链中思考如何调用这些 Function，所以常常出现思考还没完成，Roo Code 就开始调用工具的问题。

同时，这个思考是每次 Chat 都进行的，每次编辑都要花费好多时间去思考，麻烦的一批。

不过，在 Architects Role 下，DeepSeek R1 的表现倒是比 V3 好很多，系统架构的设计十分完善（就是别信它给出的定量数据）。

示例：请设计一个即时聊天服务

以下是针对即时聊天服务的可扩展架构设计方案，分为核心模块、技术选型及关键优化点三个层级：

一、架构分层设计

1. 客户端层

  • 协议选择：WebSocket（主协议）+ HTTP（文件上传/登录等）
  • 功能模块：
    • 长连接管理（心跳机制、断线重连）
    • 消息编解码（Protobuf/JSON）
    • 本地消息缓存（SQLite/Realm）

2. 接入层

  • 核心组件：
    • 负载均衡：Nginx/HAProxy（支持WebSocket长连接分发）
    • 长连接网关：Netty/Go语言开发（单机支持10万+连接）
    • 会话管理：Redis Cluster存储用户ID→网关节点映射关系
  • 关键能力：
    • 动态扩容（Kubernetes自动伸缩）
    • 连接鉴权（JWT Token验证）

3. 业务逻辑层

  • 微服务划分：
    • 消息服务：处理单聊/群聊消息路由
    • 状态服务：管理用户在线状态（Redis Bitmap记录）
    • 推送服务：APNs/FCM离线推送
    • 群组服务：维护群成员/权限（MySQL分库）
  • 通信机制：gRPC（服务间通信）+ Kafka（异步消息队列）

4. 数据层

  • 存储方案：
    • 消息存储：MongoDB分片集群（按时间分片）
    • 关系存储：MySQL分库（用户关系表）
    • 缓存加速：Redis Cluster（热点会话/未读数）
    • 文件存储：MinIO分布式对象存储
  • 数据同步：Canal监听MySQL Binlog同步到ES

二、关键流程示例

消息发送流程

  1. 客户端A通过WebSocket网关发送消息
  2. 网关校验Token后投递到Kafka消息队列
  3. 消息服务消费消息，写入MongoDB并生成全局有序ID
  4. 查询接收方在线状态：
    • 在线：通过网关层直接推送
    • 离线：触发推送服务发送系统通知
  5. 更新Redis中的未读计数器

三、高级优化策略

  1. 消息时序一致性

    • 服务端生成单调递增SequenceID
    • 客户端本地消息暂存+服务端SequenceID校对

  2. 海量连接优化

    • 使用epoll事件驱动模型（Netty）
    • TLS硬件加速卡降低加密开销
    • 每连接内存控制在3KB以内（Go语言优势）

  3. 全球化部署

    • 多Region部署网关节点（Cloudflare Anycast）
    • 数据最终一致性（CRDT解决多活冲突）

  4. 安全增强

    • 端到端加密（Signal Protocol）
    • 消息审计中间件（敏感词过滤+AI内容审核）

四、监控指标

模块 监控项 工具
网关层 活跃连接数/QPS Prometheus+Grafana
消息服务 端到端延迟/消息积压量 Kafka Eagle
存储层 MongoDB Oplog延迟 Percona Monitoring
全局 用户在线率/消息送达率 自定义Dashboard

五、灾备方案

  • 多AZ部署：网关层跨可用区部署
  • 分级降级：
    • 一级降级：关闭非核心功能（如已读回执）
    • 二级降级：切换为简易消息中继模式
    • 三级降级：启用本地消息缓存路由

该架构已支持千万级DAU场景验证，可通过增加分片数量实现线性扩展。建议优先使用云托管服务（如AWS IoT Core）降低长连接网关开发成本。

综上，我不是很推荐将 DeepSeek R1 用于 Code Role，但是非常适合 Architects Role！

DeepSeek V3 0324

前段时间，DeepSeek 对他们的 V3 模型进行升级，并发布了一个小版本 0324。V3-0324 在多个测试数据集上取得优良成绩，尤其是在 LiveCodeBench 上和 Claude Sonnet 3.7 取得了持平的成绩！

在前端任务上，生成的页面比 Claude Sonnet 3.7 更加美观

img

是我用下来最适合 Code Role 的大模型。

Gemini 2.0 Flash Experimental

还没有实测，但是看数据，似乎输出特别快！等我尝试一段时间再回来更新这篇博文！

我目前用 CSPJ2020B 测试了一下它的编程能力，得分 70，在几个数据量较大的测试点上还是出现了 TLE 的情况，基本和 DeepSeek V3 持平，但是还是打不过带推理的 R1 和 Claude Sonnet 3.7。

✍️正确食用方式

目前我的搭配是这样：

  1. Code Role: DeepSeek V3
  2. Architects Role: DeepSeek R1
  3. Debug Role: DeepSeek R1

同时，Roo Code 还提供了一个 协调者模式，它可以将一个大任务拆分为多个小任务。每个小任务在自己的上下文中运行，实测下来效果不错，避免了大模型在长文本中遗忘的情况。

我目前的实际工作流就是：

  1. 使用 Architects Role 细化任务需求；
  2. 使用 协调者模式 将大任务拆分为小任务，进行代码编写；
  3. 开启 Edit Auto Approve，小任务完成后根据设计需求审核其代码；
  4. 如果有问题，则将子任务调整到 Debug Role 进行进一步修改；
  5. 完成后回到父任务，等待进入下一个子任务，重复以上流程。