这篇文章是写给那些预算不高，但又想要用 AI 做出一些东西，奈何token太贵的朋友，提供一个可行的方法

看完之后就可以知道，怎么用一个每月 140 的官方 ChatGPT Plus 套餐，加一个 OpenCode Go 套餐里的 DeepSeek V4.1 Flash 模型来进行本地的编码

这种模式主要就是利用了 ChatGPT 网页版不会计入套餐使用额度的机制，以及OpenCode Go套餐里的DeepSeek模型充足的使用额度（如果一个go套餐不够用，还可以再买一个）

最关键的就是网页端不消耗额度

那我们首先要解决的一个问题就是，网页版的GPT如何读取到我们本地的项目文件夹呢

一种方法就是通过 GitHub 来进行同步：可以把本地的项目文件夹同步到 GitHub 上，再让网页端的 GPT 去看 GitHub 里的仓库，这也算是一种这也算是一种让网页版GPT读到本地项目的方法

但本次我们介绍一种更加直接的连接方法，让网页版通过 MCP 的OpenAI隧道来识别到本地的项目文件夹，不仅能够直接读，而且还能够直接写，甚至是直接让网页版进行编码（但我其实不太推荐这么做，后边会说原因。一般只让网页版进行读，或者极其有限的写操作）

这个MCP叫filemcp：https://github.com/anhnv02/file-mcp

下边说说这个MCP如何安装：

首先，我们在本地新建一个文件夹，随便你怎么命名，我这里命名为file-mcp

然后我们在这个文件夹里打开我们本地的 Agent，当然你也可以在 Agent 里选择这个文件夹，跟Agent说：帮我下载这个仓库到本地：https://github.com/anhnv02/file-mcp

等到Agent下载好之后，再给Agent下一个命令：帮我构建这个软件

（如果这个过程中缺少什么东西，就让Agent直接帮你装好就行）

构建完成后，如果没在桌面上看到新打开的窗口，我们就去 \dist\windows-x64\FileMCP 这个文件夹路径，找一个绿色的软件按钮打开

打开后就会出现如下窗口：

我们接着就去获取 Tunnel ID 和 Runtime API key

我们打开https://platform.openai.com/settings/organization/tunnels获取Tunnel ID

打开页面后点击右上角的「Create tunnel」（创建隧道）按钮

name随便填，我这里填filemcp

Description随便填

Organizations和ChatGPT workspaces必须选择你ChatGPT账号的一个工作空间，必须得选择

然后就点击Create即可创建好

我们就能看见创建好的隧道以及它对应的 ID 了，我们点击右边的复制按钮，在软件的 Tunnel ID 这一栏里填入这一个ID，Tunnel ID 就弄好了

接着是Runtime API key

我们打开 https://platform.openai.com/settings/organization/api-keys，然后点击创建按钮创建一个新的key

​然后在弹出的窗口中如此选择，接着便点击右下方的创建按钮即可

​接着点击copy，复制生成的key，填入到软件中的Runtime API key 那一栏便可以了，注意这个密钥，它只显示一次

Tunnel ID和Runtime API key都在软件里填好后，点击软件中心的「Save connection」，然后Runtime API key就消失了，这是正常的，代表已经保存好了

设置ChatGPT的网页端

接着我们打开自己的ChatGPT账号的网页端，找到插件板块，也可以直接点击这个网址https://chatgpt.com/plugins

在插件页面的右上角点击加号进行新增插件

在弹出的窗口中填上名称，在“连接”处选择“隧道”，然后在“可用隧道”的下拉框中选择我们刚刚创建的新隧道。接着，点击右下角的“创建”

接着我们就能在插件栏中看到我们刚刚创建的这个插件了，要是觉得图标不好辨认，也可在刚刚的步骤中加一个自定义的图片（创建好了也可以再编辑加上）

但是现在我们还不能够在ChatGPT中使用这个插件，因为现在这个插件在我们本地还没有联通

我们回到本地的软件，点击左上角的Settings，我们在这里设置可以让网页端 ChatGPT 读取到的文件夹范围。千万不要把这个范围设得太大，或者把一整个盘都给它，这是为了安全着想

设置好文件夹范围后，点击 save setting即可

接着回到首页，然后点击Connect按钮，让这个按钮变成Disconnect，显示Disconnect时就说明我们已经在本地创建好隧道了，接着就可以在ChatGPT里试一试能否通过这个MCP看到我们本地的项目了

（注意，如果要关闭隧道连接的话，仅仅叉掉这个软件是不行的，要关闭的话，先点击Disconnect按钮，让它变成Connect，然后再点右下角的Quit FileMCP完成退出）

假如说我们在网页端让它通过filemcp读取本地文件，他说读取不到的时候，我们就可以点击Disconnect按钮，重新连接一下，重新变成Disconnect样式，再试试

可以看到，他现在已经可以在网页端读取到我本地的文件夹了

说说它能够读取到本地文件夹后，具体在日常执行过程中该如何进行操作

首先，它不仅仅可以读取我们本地的文件夹其实还是可以写的，它可以在网页端生成文档，然后直接写入到我们本地的文件夹里。这个其实还是挺方便的，但是我极少这么做

我一般都是只让她在网页端读取，然后在网页端和我讨论方案。最后确定下来的方案文档，我大多数都是自己复制到本地项目文件夹的/docs文件夹里，只不过也有几次，它也自动地帮我把文档写到了我本地

等写到了本地之后，我再让本地的用deepseek V4.1 f的 omp 去具体执行这份文档的任务

⬇️通过filemcp对网页端进行提问

⬇️网页端在分析我本地的文件夹

⬇️一不小心网页端自己帮我把文档保存到本地了

前边已经解决了 ChatGPT 网页端如何和我们本地连接的问题，已经利用了网页端不限额度的机制，来帮我们分析一些比较复杂的问题。

接着我们要解决的就是，网页端把文档做好了之后，本地如何廉价快速地去执行这些文档呢

我这里使用的是 opencode go 套餐里的 DeepSeek V4.1 flash 模型，在DeepSeek降价之后，Open code go套餐里的DeepSeek模型又恢复了原来的超大用量

至于具体的编码 Agent 用什么，大家就可以各自选择了：Z code、Kimi code、Claude Code 等等，我自己使用的是 OMP，oh my PI

一个go套餐的基本价格是10美元，如果是第一次购买的用户，可以使用这个链接https://opencode.ai/go?ref=DDK6PHFR90

用这个链接购买可以便宜 5 美元，也就是只需要 5 美元就可以单超大用量的 DeepSeek V4.1 flash

如果大家觉得一个账号还不够登的话，其实可以再注册一个账号。可以用第一个账号的分享链接去注册第二个账号，这样第一个账号和第二个账号都能够获得 5 美元的优惠

一个 GPT Plus 套餐是 140 人民币左右，一个 Go 套餐基本价格是 68 元人民币左右。如果使用优惠的话，那就是34元左右，加起来也就170-180左右

这种搭配已经足以爽蹬了

其实能用的不只是DeepSeek V4.1 flash下，GLM 5.3 flash也是可以的，go套餐里也有，只不过用量没有这么大

这里再解释一下：一开始我说的，为什么不直接让网页端对本地进行代码库的修改呢？还需要在本地再用本地的 Agent 去进行修改

1.网页端终究是网页端，很多在本地才能够进行的东西，终究是不如直接在本地运行Agent

2.我网页端设置的文件夹范围比较大，涵盖了我整个工作文件夹。如果要让网页端进行修改的话，很可能误操作把整个文件夹都给弄坏了；而本地 Agent 在单个项目文件夹内进行操作会更可控一些

当然，如果go套餐的额度花没了，也可以直接让网页端修改试试

祝大家蹬得愉快