AI编程实战：大模型选型指南，像组建团队一样配置你的AI编码工具

前两篇我们干了两件事：

第1篇，我们立了个flag——“超级个体”，一个人 + AI = 一支产品团队。

第2篇，我们修了个内功——“递归学习法”，自上而下，用项目倒推知识。

心法有了，该选兵器了。你说你要造个产品，好，问你三个问题：

• 你的AI主力是谁？
• 遇到复杂架构问题找谁？
• 限频了、额度用完了怎么办？

答不上来？没关系，今天只聊一件事：

如何像招聘员工一样，给AI编码工具分个三六九等。

一、选AI工具 = 招聘你的虚拟开发团队

写在前面：

接下来的内容，是我过去半年把市面上所有主流大模型都深度体验过之后，得出的个人使用感受而已。

强调四点：

1. 绝对是主观感受，不是客观真理
2. 模型每天都在迭代，今天的评价不代表永远
3. 全部提到的大模型我都付费使用过一段时间，不是仅限于测评
4. 不喜勿喷，仅做参考，欢迎理性讨论

好，声明完了，进入正题。

你想想看，你组建一个开发团队的时候，会怎么招人？

• CTO：管架构、做决策、攻克难题
• 高级工程师：独当一面，扛起核心模块
• 中级工程师：日常CRUD，不出错就行
• 实习生：……算了，还是自己写吧

你不会让实习生去做架构设计，也不会让CTO去写CRUD。
选AI工具也一样——不是越贵越好，而是把对的人放在对的位置上。

二、AI编码工具“职级天梯”：从CTO到实习生

本文我将以个人体感最强的 Claude Opus 4.6 作为10分满分基准。

🏆 CTO档：Claude Opus 4.6（独一档，10分）

🏆 CTO档
模型：Claude Opus 4.6
评分：10/10（基准线）
成本：输入（$5 / 1M tokens），输出（$25 / 1M tokens）

能力定位：架构设计、复杂问题拆解、技术决策、疑难攻坚。

说实话，用过这么多模型之后，Opus 4.6 是唯一一个让我有“这家伙那么像人呢 ”这种感觉的。不止Opus 4.6，其他的 claude 模型都给我这个感觉，在过往的文章中，我反复提过「人味」这个词：

都说GPT-5.3-Codex跟他同一水平的，但是GPT-5.3-Codex像个高冷的资深工程师，不愿意跟你多说半句，生成的反馈或者代码都比较直接、简洁。

它的特点不是“写代码快”，而是 “想得深” 。给它一个模糊需求，它能帮你理清思路、拆解架构、预判坑点。这种类人能力，其他模型目前还跟他有点差距。

适用场景：新项目启动、复杂功能设计、技术选型、跨模块重构

使用建议：

把它当技术顾问，不是码农。一周用3-4次攻克关键难题就值回票价，天天拿它写CRUD才是暴殄天物。 ps: 当然，如果你预算充裕、不在乎 token 消耗，相信我，请尽管放开用——有钱就是任性。

👔 资深工程师档：GPT-5.2 Codex / Gemini 3 Pro（8-9分）

🥈资深工程师档
模型：GPT-5.2 Codex / Gemini 3 Pro
评分：8-9/10
成本：具体分析

能力定位：独立完成功能模块、代码质量高、技术广度强。

这一档就是团队里的骨干——交给它们一个功能模块，基本不用太操心。

GPT-5.2 Codex（9分）：

API成本：

1. 输入：$1.75 / 1M tokens
2. 输出：$14 / 1M tokens

OpenAI的当家花旦，代码质量稳定，逻辑清晰，尤其在主流技术栈（React、Python、Node.js）上几乎不翻车。给它一个完整的功能模块，交付质量很少让人失望。Codex 模式下的自主编码能力更是一绝，而且做后端项目体验感更好。

唯一的槽点：偶尔会“过度热心”——你让它改个按钮颜色，它顺手把整个组件重构了。需要在 prompt 里适当约束。

Gemini 3 Pro（8分）：

API成本：

1. 输入：$2 / 1M tokens
2. 输出：$12 / 1M tokens

Google 的重量级选手，最大优势是超长上下文窗口。当你需要让模型理解一个庞大的代码库时，Gemini 可以一口气吃下去，这点其他模型望尘莫及。

技术广度也很强，各种语言框架都能接得住，还有一个点审美能力是所有模型中最强的，做前端项目更有优势。

不足之处在于 ：生成代码偶尔有小瑕疵，比如类型处理不够严谨、边界情况考虑不周全。不是大问题，但需要你 review 时多留个心眼。

适用场景：前端界面开发、 生成原型图等、中等复杂度重构，一定要搭配 Antigrovity IDE 工具和 Gemini cli 智能体使用才能发挥最大能力，不然只使用它的 api ： gemini-3-pro-preview 效果差非常多，正因如此它才值 8 分。

使用建议：

左膀右臂，80%的日常开发工作可以交给它们。GPT 胜在稳定输出，Gemini 胜在大上下文理解，按需调配即可。

• Gemini 在国外模型中类似 GLM 在国内的地位，不但上下文量大，成本也是最划算的。
• GPT 能力不比 claude 差，我给 9 分的原因，因为它输出太慢了，等得我好急，容易中断思路。

🧑‍💻 高级工程师档：GLM-4.7 / MiniMax M2.1 / Kimi K2.5（6.5-7分）

🥉高级工程师档
模型：GLM-4.7 / MiniMax M2.1 / Kimi K2.5
评分：6.5-7/10
成本：国内模型大多都是包月套餐

这一档是国产模型的第一梯队，也是大部分人的性价比最优解。逐一说：

GLM-4.7（7分，首选）：

国产最强，单一任务的能力已经非常接近Claude水平了。包括最新的kimi-k2.5。

但问题出在哪？涉及面广的时候——比如“重构这三个模块的数据流”——它就开始遗漏细节，需要你多轮补充。

• 💰 Lite套餐40元/月，每5小时约120次prompts
• ⚠️ 痛点：限频严重——最近超售导致响应慢、偶尔返回空响应

目前国产领域的性价比之王，但最近“限频”两个字是真能把人逼疯。

MiniMax M2.1（6.5分，备选）：

能力比GLM差一点点，遗漏细节的情况更多一些，但关键时刻能顶上。

• 💰 Starter套餐29元/月，每5小时40 prompts。（小 tips，如果首次购买，可能国外站点优惠政策更划算）
• 🎯 定位：GLM限频时的替补方案

Kimi K2.5（6.5分，不太推荐）：

和前两者差别不大。官方主打前端能力（审美能力比肩 Gemini 3 pro），但实际如果不是前端编码的话体感并不明显。最大的问题是性价比——

• 💰 Andante套餐49元/月（4.9元/周试用），按tokens限制
• ⚠️ 痛点：做2个任务就消耗掉周总量的12%，156小时才重置

49块一个月，听着不贵，但用起来捉襟见肘。

PS：我个人认为 kimi 的策略用错了，k2.5 是原生多模态模型，一旦性价比跟 glm-4.7 一样，如果为了要发布的 glm-5 不是有很大提升的话，我个人是很愿意用 k2.5 代替 glm 的。

整体适用场景：标准CRUD、常规页面开发、配置文件、单元测试、阅读文件

👨‍💻 中级工程师档：豆包 doubao-seed-code / 千问 qwen3（4分）

 中级工程师档
模型：豆包 doubao-seed-code / 千问 qwen3
评分：4/10
成本：$

豆包（4分）：

虽然也是多模态，但是智商偏弱，但有个意外特长——写文档挺不错的。编程方面，简单任务还行，稍复杂就开始犯迷糊。

• 💰 Lite 40元/月（首月9.9元），每5小时1200次，每周9000次，每月18000次
• 🎁 特殊福利：火山引擎搞的套餐非常有趣，同时支持GLM-4.7、Kimi K2.5、DeepSeek-V3.2（需配置指定，否则是混合调用）

这里我只是讲豆包的编程效果

千问（4分）：

Qwen3-Max-Thinking各个方面都很强，但是在编码方面，我认为能参与解决问题，但能不能真正解决，看运气和人品。阿里云资源丰富，响应速度倒是很快，可惜编程能力确实一般。

• 💰 Lite 40元/月，每5小时1200次

这里我只是讲豆包和千问的编程效果，其他方面他们两个都算国货之光，我日常也经常用豆包处理各种事情，例如翻译、语音、图片处理等等。

🎓 初级/实习生档：其他国产模型（不推荐）

🎓 初级/实习生档
模型：其他国产模型
评分：<4/10
成本：免费或极低

连中级工程师（豆包、千问）都比不上的模型，我直说了：

用它们对话的时间，还不如我自己敲代码来得实在。

典型场景还原：

你花10分钟描述需求 → AI写代码 → 你花10分钟调试发现bug → 再花10分钟沟通修复 → 结果还不如你自己15分钟手写来得快。

这不叫“AI辅助编程”，这叫“AI辅助浪费时间”。

建议：练手可以用免费模型，想真正提效，请直接从GLM-4.7起步。

三、选型决策树：按任务和预算选AI

理论讲完了，给你两棵决策树，照着选就行。这就是典型的技术选型思路，能帮你快速定位到合适的工具。

1. 按任务类型选：

按任务类型选AI：
├─ 架构设计/技术决策 → Claude Opus 4.6
├─ 功能模块开发     → GPT-5.2 Codex / Gemini 3 Pro
├─ 日常CRUD/常规开发 → GLM-4.7
├─ 文档生成/辅助写作 → MiniMax M2.1 / 豆包
└─ 练手实验         → 免费模型随便用

2. 按月预算选：

按月预算选AI：
├─ 充足（>200元/月）→ Opus 4.6 + GPT-5.2，全档位覆盖
├─ 中等（50-100元） → GLM-4.7 主力 + 偶尔Opus攻坚
└─ 紧张（<50元）    → GLM-4.7 或 MiniMax M2.1

我的实战配置

说完选型建议，也晒晒我自己的日常配置

💰 我的AI工具配置：
├─ 主力日常：GLM-4.7（40元/月）
├─ 关键决策：Claude Opus 4.6 / Claude Sonnet 系列（按需付费，中转API，充值100美金）
├─ 备选替补：MiniMax M2.1 / Kimi K2.5（29元/月，GLM 限频时顶上，几乎用不上）
└─ 月总成本：约100 - 500元

看过我往期文章的朋友都知道，日常为我打工的主力军是 Claude Code 这个编码智能体。

上面介绍的各种大语言模型，我都会挂到 Claude Code 里搭配使用，能解决绝大部分开发问题。这种结合不同大模型的实践，在当前的AI工程化中非常普遍。

可能你们会问：Codex CLI 和 Gemini CLI 也很强，为啥不一起用？偏偏死磕 Claude Code？

我的体感是：Claude Code 的工程化能力更丰富，生态更成熟，工具调度更智能。

它率先提出的 MCP、Skills、Plugins、Subagents（子代理）四大工程化能力，一直被其他同行模仿和追赶。

秉着贪多嚼不烂的原则，没必要三者同时用。

而且就算其他两家各有优势，Claude Code 也会跟进——比如 K2.5 提出的 Agent Swarm 蜂群策略，Opus 4.6 不也很快跟上了 Agents Teams 功能吗？再加上 Claude Code 自身模型素质也很出色，输出速度和质量都在线。

除了贵，它自身一点毛病没有。

数据也能佐证这个选择：在海外市场，Claude Code 在编码领域的企业付费份额高达 54%；GLM 在国内企业中的占有率同样稳居前三。观众们都在用真金白银投票，我死磕 Claude Code 也算师出有名。

一个超级个体，不是只用一个AI，而是知道什么时候用哪个AI。就像一个好的项目经理，懂得给不同员工分配合适的任务。

四、总结：磨刀不误砍柴工

今天我们聊了一件事：选AI不是越贵越好，而是按需配置。

像招聘团队一样——CTO干CTO的活，高级工程师干高级工程师的活，实习生……算了，别用了。

兵器选好了，接下来该干什么？该看战场了。希望这篇结合个人实战体验的AI编程工具选型分析，能帮助你在云栈社区找到更多同路人，一起探索AI开发的新可能。

留言区聊聊：你现在主力用的是哪个AI编码工具？用下来感觉如何？有没有什么坑想吐槽的？