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Comparaison des modèles pour le codage

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.

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.

Sélection du fournisseur dans TokenLab

Stratégies de sélection

Nouvelle tentative automatique

Formats API natifs

Lorsque le modèle sélectionné prend en charge un format d’API natif, TokenLab peut utiliser ce format pour une meilleure compatibilité : 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.

Configuration par outil

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
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Considérez ce chemin comme une compatibilité best-effort, et non comme une intégration officielle de Gemini CLI. Guide complet →
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