編碼模型對比
| 模型 | 速度 | 程式碼品質 | 成本 | 上下文視窗 | 最適合 |
|---|---|---|---|---|---|
claude-opus-4-6 | 中等 | 優秀 | $$$$ | 200K | 架構設計、複雜重構 |
gpt-5.4 | 中等 | 優秀 | $$$$ | 200K | 複雜推理、規劃 |
claude-sonnet-4-6 | 快 | 很好 | $$$ | 200K | 通用編碼、審查 |
gemini-3.1-pro-preview | 快 | 很好 | $$$ | 1M | 大型程式碼庫分析 |
gpt-5-mini | 很快 | 好 | $$ | 128K | 快速編輯、補全 |
gemini-3.5-flash | 很快 | 好 | $$ | 1M | 快速迭代、搜尋 |
deepseek-v4-pro | 中等 | 很好 | $ | 1M | 推理密集型任務 |
deepseek-v4-flash | 快 | 好 | $ | 1M | 批量生成、樣板程式碼 |
qwen-long-latest 用於超大型程式庫分析,minimax-m3 用於大上下文 agent 工作,kimi-k2.7-code-highspeed 用於快速編碼循環,deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash、glm-5.2、step-3.7-flash、mimo-v2.5-pro 用於 OpenAI Chat 相容請求。
按任務推薦
程式碼生成 / 腳手架
程式碼生成 / 腳手架
推薦:
claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview這些模型生成的程式碼結構清晰、命名規範。複雜的多檔案腳手架可考慮 claude-opus-4-6。經濟替代:deepseek-v4-flash 處理樣板程式碼效果好,成本僅為前者的零頭。程式碼審查 / 重構
程式碼審查 / 重構
推薦:
claude-sonnet-4-6、deepseek-v4-pro程式碼審查受益於推理能力。deepseek-v4-pro 在這方面性價比特別高——其思維鏈方法能捕捉細微問題。安全審查:claude-opus-4-6 或 gpt-5.4。Bug 修復 / 除錯
Bug 修復 / 除錯
推薦:
claude-sonnet-4-6、gpt-5-miniBug 修復通常範圍明確——你知道什麼壞了。標準檔模型就能勝任。僅在複雜的跨檔案 bug 時使用高階模型。架構設計
架構設計
推薦:
claude-opus-4-6、gpt-5.4架構決策受益於最強的推理能力。這類決策不頻繁但影響大,值得使用高階模型。快速編輯 / Tab 補全
快速編輯 / Tab 補全
推薦:
gpt-5-mini、gemini-3.5-flash互動式使用中速度至關重要。回應快的經濟模型提供最佳體驗。不要在自動補全上浪費高階 token。TokenLab 提供方選擇
TokenLab 會為請求的模型自動選擇可用提供方。選擇策略
| 策略 | 行為 | 適用場景 |
|---|---|---|
| PRIORITY | 使用最高優先級的可用提供方 | 注重可靠性 |
| COST | 使用成本最低的可用提供方 | 注重成本 |
自動重試
如果某個提供方不可用或回傳錯誤,TokenLab 會自動重試另一個可用提供方:原生 API 格式
當所選模型支援對應的原生 API 格式時,TokenLab 可以使用該格式提升相容性:| 模型系列 | API 格式 | Base URL |
|---|---|---|
| Claude | Anthropic 訊息 | https://api.tokenlab.sh |
| GPT | OpenAI 回應 | https://api.tokenlab.sh/v1 |
| Gemini | Gemini Native API | https://api.tokenlab.sh 或 https://api.tokenlab.sh/v1beta,取決於客戶端路徑 |
| DeepSeek | OpenAI 聊天 | https://api.tokenlab.sh/v1 |