Skip to main content

So sánh mô hình cho lập trình

Voi nhom model moi huong toi lap trinh, hay can nhac qwen-long-latest cho kho ma rat lon, minimax-m3 cho cong viec agent voi ngu canh lon, kimi-k2.7-code-highspeed cho vong lap code nhanh, va deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash, glm-5.2, step-3.7-flash, mimo-v2.5-pro cho dinh tuyen chat tuong thich OpenAI.

Đề xuất theo tác vụ

Đề xuất: claude-sonnet-4-6, gemini-3.1-pro-previewCode sạch, cấu trúc tốt. Scaffolding đa file phức tạp: dùng claude-opus-4-6.Thay thế tiết kiệm: deepseek-v4-flash xử lý boilerplate với chi phí thấp.
Đề xuất: claude-sonnet-4-6, deepseek-v4-prodeepseek-v4-pro đặc biệt hiệu quả về chi phí — cách tiếp cận chain-of-thought phát hiện vấn đề tinh vi.
Đề xuất: claude-sonnet-4-6, gpt-5-miniSửa bug thường có phạm vi rõ ràng. Mô hình tiêu chuẩn là đủ.
Đề xuất: claude-opus-4-6, gpt-5.4Quyết định kiến trúc cần khả năng suy luận mạnh nhất. Ít xảy ra nhưng tác động lớn.
Đề xuất: gpt-5-mini, gemini-3.5-flashTốc độ là yếu tố quan trọng nhất cho sử dụng tương tác.

Cách TokenLab chọn nhà cung cấp

Chiến lược lựa chọn

Tự động thử lại

Định dạng API gốc

Khi model đã chọn hỗ trợ định dạng API gốc, TokenLab có thể dùng định dạng đó để tương thích tốt hơn: Claude Code là một đường Anthropic-native mạnh. Các API Gemini-native cũng tồn tại, nhưng bản thân Gemini CLI vẫn chỉ là một đường tương thích best-effort và không nên được xem là quy trình ổn định lâu dài.

Cấu hình theo công cụ

Chọn mô hình: claude --model claude-sonnet-4-6Hướng dẫn đầy đủ →
Settings → Models:
  • API Key: sk-your-tokenlab-key
  • Base URL: https://api.tokenlab.sh/v1
Hướng dẫn đầy đủ →
Hướng dẫn đầy đủ →
Hãy coi đây là đường tương thích best-effort chứ không phải tích hợp Gemini CLI chính thức. Hướng dẫn đầy đủ →
Hướng dẫn đầy đủ →