Saltar al contenido principal

​
Comparación de modelos para codificación

ModeloVelocidadCalidad de códigoCostoVentana de contextoÓptimo para
claude-opus-4-6MedioExcelente$$$$200KArquitectura, refactoring complejo
gpt-5.4MedioExcelente$$$$200KRazonamiento complejo, planificación
claude-sonnet-4-6RápidoMuy bueno$$$200KCodificación general, revisiones
gemini-3.1-pro-previewRápidoMuy bueno$$$1MAnálisis de grandes codebases
gpt-5-miniMuy rápidoBueno$$128KEdiciones rápidas, completado
gemini-3.5-flashMuy rápidoBueno$$1MIteración rápida, búsqueda
deepseek-v4-proMedioMuy bueno$1MTareas intensivas en razonamiento
deepseek-v4-flashRápidoBueno$1MGeneración masiva, boilerplate
Para el grupo mas reciente orientado a programacion, considera tambien qwen-long-latest para repositorios muy grandes, minimax-m3 para trabajo de agentes con gran contexto, kimi-k2.7-code-highspeed para ciclos rapidos de codigo, y deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash, glm-5.2, step-3.7-flash y mimo-v2.5-pro para solicitudes compatibles con OpenAI Chat.

​
Recomendaciones por tarea

Recomendado: claude-sonnet-4-6, gemini-3.1-pro-previewCódigo limpio y bien estructurado. Para scaffolding multi-archivo complejo: claude-opus-4-6.Alternativa económica: deepseek-v4-flash para boilerplate a bajo costo.
Recomendado: claude-sonnet-4-6, deepseek-v4-prodeepseek-v4-pro es especialmente rentable — su enfoque chain-of-thought detecta problemas sutiles.
Recomendado: claude-sonnet-4-6, gpt-5-miniLa corrección de bugs suele tener un alcance claro. Los modelos estándar son suficientes.
Recomendado: claude-opus-4-6, gpt-5.4Las decisiones de arquitectura se benefician del razonamiento más potente. Poco frecuente pero de alto impacto.
Recomendado: gpt-5-mini, gemini-3.5-flashLa velocidad es crucial para el uso interactivo.

​
Selección de proveedor en TokenLab

​
Estrategias de selección

EstrategiaComportamientoÓptimo para
PRIORITYUsa el proveedor disponible de mayor prioridadFiabilidad
COSTUsa el proveedor disponible de menor costoOptimización de costos

​
Reintento automático

Solicitud: claude-sonnet-4-6
  → Proveedor A (primario): error 503
  → Proveedor B (reintento): ✓ Éxito

​
Formatos de API nativos

Cuando el modelo seleccionado admite un formato de API nativo, TokenLab puede usar ese formato para una mejor compatibilidad:
Familia de modelosFormato de APIURL base
ClaudeAnthropic Messageshttps://api.tokenlab.sh
GPTOpenAI Responseshttps://api.tokenlab.sh/v1
GeminiAPI nativa de Geminihttps://api.tokenlab.sh o https://api.tokenlab.sh/v1beta según la ruta del cliente
DeepSeekOpenAI Chathttps://api.tokenlab.sh/v1
Claude Code es una ruta Anthropic-native sólida. También existen APIs Gemini-native, pero Gemini CLI sigue siendo una ruta de compatibilidad best-effort y no debe presentarse como un flujo estable a largo plazo.

​
Configuración por herramienta

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
Selección de modelo: claude --model claude-sonnet-4-6Guía completa →
Settings → Models:
  • API Key: sk-your-tokenlab-key
  • Base URL: https://api.tokenlab.sh/v1
Guía completa →
export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh/v1"
Guía completa →
export GEMINI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
Trata esta ruta como compatibilidad best-effort y no como una integración oficial de Gemini CLI. Guía completa →
{
  "provider": "openai",
  "apiKey": "sk-your-tokenlab-key",
  "baseURL": "https://api.tokenlab.sh/v1"
}
Guía completa →