最适合编码的 AI 模型，是能在您所使用的工具和预算内完成您这类变更的模型。 对于 Claude 编码工作流，可优先考虑 Sonnet 5 或 Opus 5；对于困难的 OpenAI 工作，考虑 Astra；对于有明确测试的边界任务，考虑 Terra 或 Haiku。
本比较涵盖面向编码代理的托管 API 模型，并区分有文档记录的能力、Kunavo 当前价格和可重复的选择方法。如需了解通用的模型系列比较，请参阅 Claude vs GPT vs Gemini。
先选择任务，再选择模型
| 您的任务 | 优先候选 | 决定因素 |
|---|---|---|
| 测试、解释或小型独立修复 | Terra 或 Haiku 4.5 | 无需反复修复即可得到正确输出 |
| 跨多个文件的常规变更 | Sonnet 5 和 Opus 5 | 被接受的编辑、响应时间和总费用 |
| 困难调试或较长的自主变更 | Opus 5 或 Astra；必要时考虑 Fable 5.1 | 完成困难步骤并通过检查 |
| 代码加截图或大量参考材料 | Claude 路线 | 实际图像支持、有效上下文和经过验证的编辑 |
Anthropic 的模型概览将 Opus 5 定位为适合复杂代理式编码，将 Sonnet 5 定位为兼具速度和智能的模型。当 Opus 评估结果不理想时，它建议在高要求工作中使用 Fable 5.1。OpenAI 将 Astra 定位为适合包括编码在内的困难端到端工作。这些厂商描述支持候选选择，但不能证明存在跨厂商的优胜者。
比较当前价格和上下文限制
单位为每百万标准未缓存输入/输出 token 的美元价格，数据来自 Kunavo 当前目录。上下文限制描述的是容量，而不是编码质量。各行按用途分组，并非按性能排名。
| 模型 | 候选用途 | 上下文 token 数 | 输入 / 输出 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | 预算有限的小型可测试变更 | 1,050,000 | $0.70 / $4.20 |
| Claude Haiku 4.5 | Claude 工作流中的边界明确子任务 | 200,000 | $0.70 / $3.50 |
| Claude Sonnet 5 | 日常编码和工具使用 | 1,000,000 | $1.40 / $7.00 |
| Claude Opus 5 | 复杂变更和较长的代理任务 | 1,000,000 | $3.50 / $17.50 |
| GPT-6 Astra | OpenAI 工作流中的困难端到端工作 | 1,050,000 | $4.00 / $20.00 |
| Claude Fable 5.1 | 即使初始候选模型也无法完成的高要求工作 | 1,000,000 | $7.00 / $35.00 |
目录估算并不是最终账单的上限。Kunavo 收取目录成本与上游成本乘以模型加价系数两者中的较高者。缓存读取、缓存写入、推理输出以及适用的长上下文层级也会影响计算。请参阅计费详情和当前价格表。
检查代理的协议和工具
对于自定义提供商，Codex 需要 Responses 协议；仅支持 Chat Completions 的端点并不够。Claude Code 的网关文档说明了支持的 API 格式，并明确不包括将请求路由到非 Claude 模型的官方支持。提供商菜单并不能证明每项功能都可用。
模型厂商的功能与网关路由也可能不同。OpenAI 为 Astra 记录了图像输入支持，但 Kunavo 当前的 GPT 路由不提供视觉能力。对于基于截图的工作，请选择有文档依据的图像能力路由，并确认客户端确实发送了图像。在迁移一个可正常运行的任务之前，请检查流式传输、工具调用、推理设置和输出限制。
使用相应的 Codex、Claude Code 或 OpenCode 配置。API 余额和客户端订阅是两项独立购买。
计算已接受变更的价格，包括上下文
将所有尝试的总费用除以已接受任务的数量。同时记录人工修正次数和耗时。较低的 token 费率可能因重试而失去优势；较高的费率如果能避免重试，也可能值得。单凭本价格表无法推出任何一种结果。
分别统计新输入、缓存写入、缓存读取和输出。Kunavo 的 Astra 和 Terra 请求在输入 token 超过 272,000 时，整个请求使用两倍的输入/缓存费率和 1.5 倍的输出费率。表中列出的 1M Claude 模型没有长上下文附加费，但发送更多 token 仍会产生更高费用。
用基准测试建立候选名单，然后在您的代码仓库上测试
查看模型版本、代理、工具、工作强度、任务集和运行次数，并结合基准分数进行判断。例如，Anthropic 的成本与智能研究使用了 SWE-bench Pro 的 482 项任务子集，并明确表示其分数不能与公开排行榜比较。其成本也不是 Kunavo 的测量结果。
- 选择一个可复现的 bug、一个测试新增任务、一个多文件变更、一个有代表性的 UI 任务，以及一个历史上较难的任务。
- 让每个候选模型从同一代码仓库版本开始。保持提示词、工具、权限和预算不变；记录模型和工作强度设置。
- 先定义验收标准：相关测试、经过审查的 diff 和所要求的行为。成功和失败都要记录。
- 比较总费用、完成时间和人工修正次数。对于接近的结果，重复测试后再更改日常默认模型。
从两个候选模型和一个熟悉的代理开始。 然后使用 Codex、Cline、Kilo 或 OpenCode API 对比选择支付路线。这样无需一次改变工作流的每个部分，就能让模型选择真正可执行。
常见问题
最适合编码的 AI 模型是什么？
从适合任务和代理的模型开始。Sonnet 5 和 Opus 5 是具体的 Claude 候选；Astra 是适合困难工作的 OpenAI 候选；Terra 和 Haiku 适合边界明确的任务。在选择日常默认模型之前，请在同一代码仓库上比较两个模型。本指南提供有来源依据的候选名单，而不是普适的质量排名。
预算较低时应该尝试哪个编码模型？
Claude Haiku 4.5 是本表中费率最低的候选模型，在 Kunavo 上每百万 token 的输入价格为 $0.70，输出价格为 $3.50。请在一个改动较小且测试明确的任务上尝试它。判断完成任务是否更便宜时，要统计失败尝试和修正次数。
更大的上下文窗口会让模型更擅长编码吗？
它允许请求在支持的限制内包含更多材料。但这并不能证明编辑质量更高、能可靠检索每个细节，或错误更少。较长的请求还可能进入更高的价格层级。请比较相关文件和完成的结果，而不是仅按上下文大小给模型排名。
编码模型和编码代理是一回事吗？
不是。模型生成响应和工具调用；代理提供编辑器或终端工作流、工具、上下文管理和权限。同一个模型在不同代理、提示词、工具访问权限和推理设置下，表现可能不同。
官方来源已于 2026 年 9 月 17 日核查。建议基于有文档依据的模型定位和目录事实；未声称提供 Kunavo 的编程比较基准测试。