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# 코딩 에이전트 모델 선택

> 각 코딩 작업에 적합한 모델 선택 — 비교 표, 추천, 설정

## 코딩용 모델 비교

| 모델                       | 속도    | 코드 품질 | 비용       | 컨텍스트 윈도우 | 최적 용도          |
| ------------------------ | ----- | ----- | -------- | -------- | -------------- |
| `claude-opus-4-6`        | 보통    | 우수    | \$\$\$\$ | 200K     | 아키텍처, 복잡한 리팩토링 |
| `gpt-5.4`                | 보통    | 우수    | \$\$\$\$ | 200K     | 복잡한 추론, 계획     |
| `claude-sonnet-4-6`      | 빠름    | 매우 좋음 | \$\$\$   | 200K     | 일반 코딩, 리뷰      |
| `gemini-3.1-pro-preview` | 빠름    | 매우 좋음 | \$\$\$   | 1M       | 대규모 코드베이스 분석   |
| `gpt-5-mini`             | 매우 빠름 | 좋음    | \$\$     | 128K     | 빠른 편집, 완성      |
| `gemini-3.5-flash`       | 매우 빠름 | 좋음    | \$\$     | 1M       | 빠른 반복, 검색      |
| `deepseek-v4-pro`        | 보통    | 매우 좋음 | \$       | 1M       | 추론 중심 작업       |
| `deepseek-v4-flash`      | 빠름    | 좋음    | \$       | 1M       | 대량 생성, 보일러플레이트 |

새로운 코딩 지향 모델 풀에서는 매우 큰 저장소에 `qwen-long-latest`, 대용량 컨텍스트 에이전트 작업에 `minimax-m3`, 빠른 코딩 루프에 `kimi-k2.7-code-highspeed`, OpenAI Chat 호환 요청에 `deepseek-v4-pro` / `deepseek-v4-flash`, `glm-5.2`, `step-3.7-flash`, `mimo-v2.5-pro`도 고려하세요.

## 작업별 추천

<AccordionGroup>
  <Accordion title="코드 생성 / 스캐폴딩">
    **추천**: `claude-sonnet-4-6`, `gemini-3.1-pro-preview`

    깔끔하고 구조화된 코드 생성. 복잡한 멀티파일 스캐폴딩에는 `claude-opus-4-6` 고려.

    예산 대안: `deepseek-v4-flash`는 보일러플레이트를 저비용으로 처리.
  </Accordion>

  <Accordion title="코드 리뷰 / 리팩토링">
    **추천**: `claude-sonnet-4-6`, `deepseek-v4-pro`

    `deepseek-v4-pro`은 사고 연쇄 접근으로 미묘한 문제를 감지하며 비용 효율적.

    보안 리뷰: `claude-opus-4-6` 또는 `gpt-5.4`.
  </Accordion>

  <Accordion title="버그 수정 / 디버깅">
    **추천**: `claude-sonnet-4-6`, `gpt-5-mini`

    버그 수정은 보통 범위가 명확. 스탠다드 모델로 충분. 복잡한 멀티파일 버그에만 프리미엄 모델 사용.
  </Accordion>

  <Accordion title="아키텍처 설계">
    **추천**: `claude-opus-4-6`, `gpt-5.4`

    아키텍처 결정은 최강의 추론 능력이 필요. 빈도는 낮지만 영향이 큼.
  </Accordion>

  <Accordion title="빠른 편집 / 탭 완성">
    **추천**: `gpt-5-mini`, `gemini-3.5-flash`

    인터랙티브 사용에서는 속도가 핵심. 빠른 응답의 버짓 모델이 최적.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## TokenLab 제공자 선택

### 선택 전략

| 전략           | 동작                        | 최적 용도  |
| ------------ | ------------------------- | ------ |
| **PRIORITY** | 최고 우선순위의 사용 가능한 프로바이더 사용  | 안정성 중시 |
| **COST**     | 비용이 가장 낮은 사용 가능한 프로바이더 사용 | 비용 중시  |

### 자동 재시도

```
요청: claude-sonnet-4-6
  → Provider A (기본): 503 에러
  → Provider B (재시도): ✓ 성공
```

### 네이티브 API 형식

선택한 모델이 네이티브 API 형식을 지원하는 경우, TokenLab는 해당 형식을 사용해 호환성을 높일 수 있습니다:

| 모델 패밀리   | API Format         | Base URL                                                                   |
| -------- | ------------------ | -------------------------------------------------------------------------- |
| Claude   | Anthropic Messages | `https://api.tokenlab.sh`                                                  |
| GPT      | OpenAI Responses   | `https://api.tokenlab.sh/v1`                                               |
| Gemini   | Gemini Native API  | 클라이언트 경로에 따라 `https://api.tokenlab.sh` 또는 `https://api.tokenlab.sh/v1beta` |
| DeepSeek | OpenAI Chat        | `https://api.tokenlab.sh/v1`                                               |

Claude Code는 강한 Anthropic-native 경로입니다. Gemini-native API도 존재하지만, Gemini CLI 자체는 여전히 best-effort 호환 경로일 뿐 장기적으로 안정적인 워크플로로 간주하면 안 됩니다.

## 도구별 설정

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Claude Code">
    ```bash theme={null}
    export ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
    ```

    모델 선택: `claude --model claude-sonnet-4-6`

    [전체 가이드 →](/ko/integrations/claude-code)
  </Accordion>

  <Accordion title="Cursor">
    Settings → Models:

    * API Key: `sk-your-tokenlab-key`
    * Base URL: `https://api.tokenlab.sh/v1`

    [전체 가이드 →](/ko/integrations/cursor)
  </Accordion>

  <Accordion title="Codex CLI">
    ```bash theme={null}
    export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export OPENAI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh/v1"
    ```

    [전체 가이드 →](/ko/integrations/codex-cli)
  </Accordion>

  <Accordion title="Gemini CLI">
    ```bash theme={null}
    export GEMINI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
    ```

    이 통합은 안정적인 공식 워크플로가 아니라 best-effort 호환 경로로 보세요.
    [전체 가이드 →](/ko/integrations/gemini-cli)
  </Accordion>

  <Accordion title="OpenCode">
    ```json theme={null}
    {
      "provider": "openai",
      "apiKey": "sk-your-tokenlab-key",
      "baseURL": "https://api.tokenlab.sh/v1"
    }
    ```

    [전체 가이드 →](/ko/integrations/opencode)
  </Accordion>
</AccordionGroup>