模型选择指南
了解不同 AI 模型的特点和适用场景,做出最佳选择
模型选择指南¶
Claude Code 支持多种 AI 模型,每种模型都有不同的能力、速度和价格。选对模型,既能获得最佳效果,又能控制成本。这篇指南帮你在不同场景下做出最优选择。
💰 本页只谈「怎么选」;各模型的实时单价以 qcode.cc/models 为准,下文成本均用相对比例表示。
Claude 模型家族概览¶
目前通过 QCode.cc 可用的 Claude 模型构成一个能力阶梯:
Claude Fable 5 — 顶配旗舰¶
Fable 5 是当前能力最强的档位,也是价格最高的(输入单价约为 Haiku 的 10 倍):
- 最强推理:面向最难的问题——跨系统架构、并发/分布式疑难 bug、一次性关键决策
- 1M 上下文 / 128K 输出:大型代码库全局理解
- 用在刀刃上:日常任务用它属于「杀鸡用牛刀」,费用也不划算
适用场景:关键技术决策、久攻不下的疑难杂症、对产出质量要求极高的一次性任务。
Claude Opus 5 / 4.8 — 主力旗舰¶
Opus 是久经考验的主力旗舰:
- 深度推理:长链条逻辑推理,适合复杂架构设计
- 代码质量:生成的代码考虑更全面,边界情况处理更完善
- 1M 上下文:理解大型代码库的能力强
- 同价同窗口:Opus 5 与 Opus 4.8 单价一致、上下文/输出上限一致,可随时互换
适用场景:架构设计、大规模重构、技术方案评估、复杂 bug 排查。
Claude Sonnet 5 / Sonnet 4.6 — 最佳平衡¶
Sonnet 是大多数开发者的日常首选,能力与成本平衡最好:
- Sonnet 5:新一代平衡档,1M 上下文 / 128K 输出,与 Sonnet 4.6 同价——新项目建议直接用它
- Sonnet 4.6:成熟稳定,1M 上下文(可选开关),日常编码完全够用
- 性价比高:输入单价约为 Opus 的 60%,输出质量接近
- 速度较快:比 Opus 快,适合频繁交互
适用场景:日常编码、Bug 修复、代码审查、文档撰写、测试编写。
Claude Haiku 4.5 — 轻量快速¶
Haiku 是最小巧快速的档位,价格也最低:
- 速度最快、价格最低(输入单价约为 Sonnet 的 1/3)
- 基础能力:简单任务完全胜任,复杂推理能力有限
- 200K 上下文
适用场景:简单问答、代码格式化、生成样板代码、快速翻译。
各模型详细对比¶
| 对比项 | Fable 5 | Opus 5 / 4.8 | Sonnet 5 | Sonnet 4.6 | Haiku 4.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 上下文窗口 | 1M | 1M | 1M | 1M(可选) | 200K |
| 相对成本(输入) | ≈10× | ≈5× | ≈3× | ≈3× | 1× |
| 推理能力 | 顶级 | 极强 | 强 | 强 | 一般 |
| 代码质量 | 顶级 | 极高 | 高 | 高 | 中等 |
| 响应速度 | 较慢 | 较慢 | 中等 | 中等 | 快 |
相对成本以 Haiku 4.5 输入单价为 1×;具体单价与缓存价格见 qcode.cc/models。
同一任务的相对费用¶
假设完成一个中等复杂的编码任务(输入 15K tokens,输出 5K tokens),以 Haiku 的费用为基准:
| 模型 | 相对费用 | 直观感受 |
|---|---|---|
| Fable 5 | ≈10× | 只在关键任务上用 |
| Opus 5 / 4.8 | ≈5× | 复杂任务物有所值 |
| Sonnet 5 / 4.6 | ≈3× | 日常主力,性价比最佳 |
| Haiku 4.5 | 1× | 打杂利器 |
能力差异同样显著——复杂任务用便宜的模型可能反复重试,最终花费反而更多。
场景化选择指南¶
日常编码 → Sonnet 5 / Sonnet 4.6¶
日常编写函数、组件、接口等,Sonnet 完全够用:
/model claude-sonnet-5
> "在 @src/services/user-service.ts 中添加 deleteUser 方法"
> "创建一个 Pagination 组件,支持上一页/下一页/页码跳转"
> "给 @src/app/api/orders/route.ts 添加分页参数支持"
架构设计 / 大规模重构 → Opus 5¶
涉及系统设计和全局决策时,Opus 的深度推理能力物有所值:
/model opus
> "分析 @src/ 目录下的整体架构,我计划将单体应用拆分为微服务。
请评估哪些模块适合独立,并给出拆分方案。"
关键决策 / 疑难杂症 → Fable 5¶
排查很久没头绪的 bug、影响深远的一次性技术决策,值得上顶配:
/model claude-fable-5
> "这个偶发的数据不一致问题已经排查三天:现象、日志、复现步骤如下……
请系统性分析所有可能的根因并给出验证方案。"
代码格式化 / 简单问答 → Haiku 4.5¶
不需要深度思考的机械性工作,用 Haiku 最划算:
/model haiku
> "把 @src/types/index.ts 中的所有 interface 加上 JSDoc 注释"
> "ESLint 报了这个错误是什么意思:no-unused-vars"
大型 PR Review → Opus 5¶
审查涉及多个文件的大型改动时,Opus 能发现更深层的问题。
Bug 修复 → Sonnet 5 / 4.6¶
大部分 bug 修复 Sonnet 就能处理好;特别复杂的、涉及并发或分布式系统的 bug,再切换到 Opus 或 Fable。
场景选择速查表¶
| 任务类型 | 推荐模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 写一个函数/组件 | Sonnet 5 / 4.6 | 性价比最佳 |
| 架构设计 | Opus | 需要深度推理 |
| 代码重构(大规模) | Opus | 需要全局理解 |
| Bug 修复 | Sonnet | 大部分 bug 不需要 Opus |
| 疑难杂症(久攻不下) | Fable 5 | 顶级推理能力攻坚 |
| 一次性关键决策 | Fable 5 / Opus | 决策质量优先 |
| 写测试 | Sonnet | 测试逻辑相对直接 |
| 代码审查 | Sonnet/Opus | 简单 PR 用 Sonnet,大型 PR 用 Opus |
| 代码格式化 | Haiku | 机械性工作 |
| 添加注释/文档 | Haiku/Sonnet | 简单注释用 Haiku,复杂文档用 Sonnet |
| 简单问答 / 翻译 | Haiku | 一两句话就能回答 |
如何切换模型¶
方法 1:/model 命令(推荐)¶
在 Claude Code 中随时切换,立即生效:
/model # 查看当前模型和可选列表
/model sonnet # 切换到 Sonnet
/model opus # 切换到 Opus
/model haiku # 切换到 Haiku
/model claude-sonnet-5 # 按完整模型名切换
/model claude-fable-5
方法 2:环境变量¶
在 shell 配置文件(如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc)中设置默认模型:
export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-5
# 或者在启动时临时指定
ANTHROPIC_MODEL=claude-opus-5 claude
方法 3:CLAUDE.md 中配置¶
在项目的 CLAUDE.md 中给 Claude 一些模型使用建议(注意这是建议,不是强制配置):
## 模型使用建议
- 日常开发使用 Sonnet
- 架构变更前切换到 Opus 先做方案评估
- 批量添加注释时可以用 Haiku 节省成本
方法 4:启动参数¶
claude --model claude-fable-5
claude --model claude-sonnet-5
claude --model claude-haiku-4-5
GPT 和 Codex 模型(通过 QCode.cc)¶
通过 QCode.cc 的转发服务,同一把密钥还可以使用 GPT 系列模型。
可用模型¶
| 模型 | 上下文 | 推荐场景 |
|---|---|---|
| gpt-5.6-terra ⭐ | 272K | GPT-5.6 旗舰,编程 / 复杂任务首选 |
gpt-5.6-sol / gpt-5.6-luna |
272K | GPT-5.6 旗舰系列变体 |
gpt-5.5 |
1M | 上一代旗舰 |
gpt-5.4 |
1M | 稳定老将,日常任务 |
gpt-5.6-mini / gpt-5.6-nano |
272K | 轻量 / 性价比 |
单价见 qcode.cc/models;实时可用清单可带密钥 GET
https://api.qcode.cc/v1/models查询。
GPT 系列特点¶
- gpt-5.6-terra 是当前旗舰主力,Codex CLI 场景的默认推荐
- gpt-5.6-sol / luna 是同级旗舰变体,能力相当
- gpt-5.5 / gpt-5.4 是上代旗舰与稳定档,日常任务够用且更省
- gpt-5.6-mini / nano 轻量快速,批量或简单任务划算
何时考虑非 Claude 模型¶
大部分情况下,Claude 模型是 Claude Code 的最佳选择(原生适配)。以下情况可以试试 GPT 系:
- 想做对比测试:同一个任务不同模型跑一遍,看哪个结果更好
- Codex 工作流:Codex CLI 用户天然使用 GPT 系
- 预算考量:轻量档 GPT 模型在简单任务上更省
/model gpt-5.6-terra
注意:非 Claude 模型在 Claude Code 中可能无法使用某些特性(如 Extended Thinking 的部分功能)。建议以 Claude 模型为主,其他模型作为补充。
成本收益分析¶
混合使用策略¶
最省钱且高效的策略是「Sonnet 为主,Opus 点睛,Fable 攻坚,Haiku 打杂」:
总任务量分配(参考):
├── Sonnet 5 / 4.6(~70%)— 日常开发、Bug 修复、写测试、Review
├── Opus 5 / 4.8(~13%)— 架构决策、复杂问题、大型重构
├── Fable 5 (~2%) — 关键决策、久攻不下的疑难杂症
└── Haiku 4.5 (~15%)— 格式化、简单问答、批量操作
相比全程使用旗舰模型,混合策略的费用接近全 Sonnet,但在关键时刻有顶配推理能力兜底。
何时值得升档¶
任务满足以下任意条件时,切到 Opus 甚至 Fable 是值得的:
- 影响范围大:改动涉及多个模块、系统或团队
- 一次性决策:架构选型、技术栈迁移等不可轻易回头的决策
- 调试成本高:这个 bug 已经排查了很久,需要更深入的分析
- 代码质量关键:这段代码会被很多地方调用,需要足够健壮
反过来,写内部工具、改样式、加注释,Sonnet 甚至 Haiku 就完全够用。
实用小贴士¶
对话中途切换模型¶
可以在一个对话中途切换模型:先用 Opus/Fable 制定方案,确认后切到 Sonnet 执行——关键决策享受顶级推理,执行阶段控制成本。
/model opus
> "分析现有代码架构,制定权限系统的实施方案"
/model claude-sonnet-5
> "按照刚才的方案,开始实现第一步:创建权限模型"
用 /cost 对比不同模型的消耗¶
做完一个任务后,用 /cost 看看花了多少。下次做类似任务时换个模型试试,对比效果和成本。几次对比后,你就会对每种任务该用哪个模型形成直觉。
模型能力在持续进化¶
本页的能力描述反映当前版本的相对关系。新模型上线、旧模型退役都会更新在 qcode.cc/models,选型拿不准时以实测为准。