如何选择模型

先按任务难度分层#

这些是试用方法，不是对某个型号的固定排名。先完成自己的样例，再决定日常默认模型。

做一次小而公平的对比#

1. 选 3–5 个你实际会遇到的任务，固定输入与验收标准。
2. 记录成功率、需要返工的次数、完成耗时与总费用。
3. 比较“一次任务完成”的成本，而不只比较每百万 Token 的单价。
4. 只在失败的任务类别升级模型，避免所有任务都使用最高开销配置。

长上下文与推理强度#

把整个仓库或全部聊天记录塞进上下文，不一定带来更好的答案。优先提供相关文件、约束和证据。推理强度参数是否支持、有哪些取值，由具体模型和渠道决定。

如果返回参数不支持，先移除可选参数完成最小请求，不要反复照搬另一模型的配置。