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Comparaison des modèles pour le codage

ModèleVitesseQualité du codeCoûtFenêtre de contexteOptimal pour
claude-opus-4-6MoyenExcellent$$$$200KArchitecture, refactoring complexe
gpt-5.4MoyenExcellent$$$$200KRaisonnement complexe, planification
claude-sonnet-4-6RapideTrès bon$$$200KCodage général, revues
gemini-3.1-pro-previewRapideTrès bon$$$1MAnalyse de grandes codebases
gpt-5-miniTrès rapideBon$$128KÉditions rapides, complétion
gemini-3.5-flashTrès rapideBon$$1MItération rapide, recherche
deepseek-v4-proMoyenTrès bon$1MTâches intensives en raisonnement
deepseek-v4-flashRapideBon$1MGénération en masse, boilerplate
Pour le nouveau groupe de modeles orientes code, envisagez aussi qwen-long-latest pour les tres grands depots, minimax-m3 pour le travail agent avec grand contexte, kimi-k2.7-code-highspeed pour les boucles de codage rapides, ainsi que deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash, glm-5.2, step-3.7-flash et mimo-v2.5-pro pour les requêtes compatibles OpenAI Chat.

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Recommandations par tâche

Recommandé : claude-sonnet-4-6, gemini-3.1-pro-previewCode propre et bien structuré. Pour du scaffolding multi-fichiers complexe : claude-opus-4-6.Alternative budget : deepseek-v4-flash pour le boilerplate à moindre coût.
Recommandé : claude-sonnet-4-6, deepseek-v4-prodeepseek-v4-pro est particulièrement rentable — son approche chain-of-thought détecte les problèmes subtils.
Recommandé : claude-sonnet-4-6, gpt-5-miniLa correction de bugs a généralement un scope clair. Les modèles standard suffisent.
Recommandé : claude-opus-4-6, gpt-5.4Les décisions d’architecture bénéficient du raisonnement le plus puissant. Rare mais à fort impact.
Recommandé : gpt-5-mini, gemini-3.5-flashLa vitesse est cruciale pour l’utilisation interactive.

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Sélection du fournisseur dans TokenLab

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Stratégies de sélection

StratégieComportementOptimal pour
PRIORITYUtilise le fournisseur disponible de plus haute prioritéFiabilité
COSTUtilise le fournisseur disponible le moins cherOptimisation des coûts

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Nouvelle tentative automatique

Requête : claude-sonnet-4-6
  → Fournisseur A (primaire) : erreur 503
  → Fournisseur B (nouvelle tentative) : ✓ Succès

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Formats API natifs

Lorsque le modèle sélectionné prend en charge un format d’API natif, TokenLab peut utiliser ce format pour une meilleure compatibilité :
Famille de modèleFormat d’APIURL de base
ClaudeAnthropic Messageshttps://api.tokenlab.sh
GPTRéponses OpenAIhttps://api.tokenlab.sh/v1
GeminiAPI native Geminihttps://api.tokenlab.sh ou https://api.tokenlab.sh/v1beta selon le chemin du client
DeepSeekChat OpenAIhttps://api.tokenlab.sh/v1
Claude Code constitue un chemin Anthropic-native solide. Les API Gemini-native existent aussi, mais Gemini CLI reste lui-même un chemin de compatibilité best-effort et ne doit pas être présenté comme un flux de travail durablement stable.

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Configuration par outil

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
Sélection du modèle : claude --model claude-sonnet-4-6Guide complet →
Settings → Models :
  • API Key : sk-your-tokenlab-key
  • Base URL : https://api.tokenlab.sh/v1
Guide complet →
export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh/v1"
Guide complet →
export GEMINI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
Considérez ce chemin comme une compatibilité best-effort, et non comme une intégration officielle de Gemini CLI. Guide complet →
{
  "provider": "openai",
  "apiKey": "sk-your-tokenlab-key",
  "baseURL": "https://api.tokenlab.sh/v1"
}
Guide complet →