Coding Agent Model Seçimi

Kodlama İçin Model Karşılaştırması

Model	Hız	Kod kalitesi	Maliyet	Bağlam penceresi	En iyi kullanım
`claude-opus-4-6`	Orta	Mükemmel	$$$$	200K	Mimari, karmaşık refactoring
`gpt-5.4`	Orta	Mükemmel	$$$$	200K	Karmaşık muhakeme, planlama
`claude-sonnet-4-6`	Hızlı	Çok iyi	$$$	200K	Genel kodlama, incelemeler
`gemini-3.1-pro-preview`	Hızlı	Çok iyi	$$$	1M	Büyük kod tabanı analizi
`gpt-5-mini`	Çok hızlı	İyi	$$	128K	Hızlı düzenlemeler, tamamlama
`gemini-3.5-flash`	Çok hızlı	İyi	$$	1M	Hızlı iterasyon, arama
`deepseek-v4-pro`	Orta	Çok iyi	$	1M	Muhakeme yoğun görevler
`deepseek-v4-flash`	Hızlı	İyi	$	1M	Toplu üretim, şablon kod

Daha yeni kod odakli havuz icin cok buyuk depolarda qwen-long-latest, genis baglamli ajan calismalarinda minimax-m3, hizli kod dongulerinde kimi-k2.7-code-highspeed ve OpenAI Chat uyumlu yonlendirme icin deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash, glm-5.2, step-3.7-flash, mimo-v2.5-pro modellerini de dusunun.

Göreve Göre Öneriler

Kod üretimi / Scaffolding

Önerilen: claude-sonnet-4-6, gemini-3.1-pro-previewTemiz, iyi yapılandırılmış kod. Karmaşık çoklu dosya scaffolding: claude-opus-4-6.Bütçe alternatifi: deepseek-v4-flash şablon kodu düşük maliyetle işler.

Kod incelemesi / Refactoring

Önerilen: claude-sonnet-4-6, deepseek-v4-prodeepseek-v4-pro özellikle maliyet etkin — chain-of-thought yaklaşımı ince sorunları yakalar.

Hata düzeltme / Hata ayıklama

Önerilen: claude-sonnet-4-6, gpt-5-miniHata düzeltme genellikle net bir kapsama sahiptir. Standart modeller yeterlidir.

Mimari tasarım

Önerilen: claude-opus-4-6, gpt-5.4Mimari kararlar en güçlü muhakemeden faydalanır. Nadir ama yüksek etkili.

Hızlı düzenlemeler / Tab tamamlama

Önerilen: gpt-5-mini, gemini-3.5-flashEtkileşimli kullanımda hız kritiktir.

TokenLab Sağlayıcı Seçimi

Seçim Stratejileri

Strateji	Davranış	En iyi kullanım
PRIORITY	En yüksek öncelikli mevcut sağlayıcıyı kullanır	Güvenilirlik
COST	En düşük maliyetli mevcut sağlayıcıyı kullanır	Maliyet optimizasyonu

Otomatik Yeniden Deneme

İstek: claude-sonnet-4-6
  → Sağlayıcı A (birincil): 503 hatası
  → Sağlayıcı B (yeniden deneme): ✓ Başarılı

Yerel API Biçimleri

Seçilen model yerel bir API biçimini desteklediğinde, TokenLab uyumluluğu artırmak için bu biçimi kullanabilir:

Model Ailesi	API Biçimi	Temel URL
Claude	Anthropic Mesajları	`https://api.tokenlab.sh`
GPT	OpenAI Yanıtları	`https://api.tokenlab.sh/v1`
Gemini	Gemini Yerel API	`https://api.tokenlab.sh` veya `https://api.tokenlab.sh/v1beta` istemci yoluna bağlı olarak
DeepSeek	OpenAI Sohbet	`https://api.tokenlab.sh/v1`

Claude Code güçlü bir Anthropic-native yoldur. Gemini-native API’ler de vardır, ancak Gemini CLI’nin kendisi hâlâ best-effort bir uyumluluk yoludur ve uzun vadeli olarak kararlı bir iş akışı gibi sunulmamalıdır.

Araç Başına Yapılandırma

Claude Code

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"

Model seçimi: claude --model claude-sonnet-4-6Tam rehber →

Cursor

Settings → Models:

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

Tam rehber →

Codex CLI

export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh/v1"

Tam rehber →

Gemini CLI

export GEMINI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"

Bu yolu resmi Gemini CLI entegrasyonu değil, best-effort uyumluluk yolu olarak değerlendirin. Tam rehber →

OpenCode

{
  "provider": "openai",
  "apiKey": "sk-your-tokenlab-key",
  "baseURL": "https://api.tokenlab.sh/v1"
}

Tam rehber →

Uyumluluk matrisi

Kodlama araçları

Native SDK'lar

Framework'ler ve platformlar

Sohbet uygulamaları

Coding Agent Model Seçimi

Kodlama İçin Model Karşılaştırması

Göreve Göre Öneriler

TokenLab Sağlayıcı Seçimi

Seçim Stratejileri

Otomatik Yeniden Deneme

Yerel API Biçimleri

Araç Başına Yapılandırma

​Kodlama İçin Model Karşılaştırması

​Göreve Göre Öneriler

​TokenLab Sağlayıcı Seçimi

​Seçim Stratejileri

​Otomatik Yeniden Deneme

​Yerel API Biçimleri

​Araç Başına Yapılandırma

Kodlama İçin Model Karşılaştırması

Göreve Göre Öneriler

TokenLab Sağlayıcı Seçimi

Seçim Stratejileri

Otomatik Yeniden Deneme

Yerel API Biçimleri

Araç Başına Yapılandırma