AI 编程半年，我终于搞清楚什么时候该用贵模型了AI 编程工具都在卷免费，但模型选对比什么都重要。实测 6 个模型写同一

最近掘金满屏都是 AI 编程相关——Trae 2.0 免费了、Kimi 出了自己的 Claw、Claude Code 能跑多 Agent 了、GLM-5 也开源了……说实话看得我挺焦虑的 😅 感觉不跟上就要被时代淘汰。

但用了大半年 AI 写代码之后，我发现大家争论的焦点都在 IDE 层面（Cursor 好还是 Trae 好？OpenClaw 还是 Windsurf？），真正影响代码质量的模型选择反而没人认真聊。

今天分享一下我踩坑半年的心得。

起因：月账单 $180

年初开始用 Cursor + Claude Sonnet 写代码，确实爽，需求一丢代码就出来。

但月底看了下账单…… $180。

主要是犯了个错：所有任务都用同一个模型。写核心逻辑用 Sonnet，写个 console.log 调试也用 Sonnet，生成 mock 数据还是 Sonnet。

这就好比——你不会开保时捷去买菜吧？（好吧可能有人会 🤦）

为了搞清楚到底差多少，我做了个对比。

测试需求：写一个 React 购物车组件，支持增删改查、总价计算、优惠券叠加。

同一段 prompt，分别扔给 6 个模型，记录 token 消耗和代码质量：

模型	输出 token	成本 (¥)	能直接跑？	质量
Claude Opus 4	~3,800	0.57	✅	⭐⭐⭐⭐⭐
Claude Sonnet 4	~3,200	0.10	✅	⭐⭐⭐⭐
GPT-4o	~2,900	0.14	✅	⭐⭐⭐⭐
Gemini 2.5 Pro	~3,100	0.08	✅	⭐⭐⭐⭐
DeepSeek V3	~3,500	0.02	⚠️ 小改	⭐⭐⭐
GLM-5	~2,800	0.01	⚠️ 要调	⭐⭐⭐

成本按各平台 API 定价算，prompt 输入约 2,100 token。

最贵的 Opus 和最便宜的 GLM-5，成本差了 57 倍。但代码质量差距没那么夸张。

Opus 生成的代码细节处理最到位：自动用 Big.js 处理浮点精度、输入框加了 debounce、TypeScript 类型全覆盖、edge case 都考虑了。

但 Sonnet 的结果也不差，核心逻辑完全正确，只是少了一些「锦上添花」。成本只有 Opus 的 1/6。

日常写业务代码，Sonnet 足够了。Opus 我留给架构设计和代码审查这种需要「上帝视角」的任务。

DeepSeek V3 写简单 CRUD 完全没问题，价格便宜到离谱——同样的功能只要 2 分钱。但优惠券叠加那块出了问题，有个边界条件没兜住（满减 + 折扣同时用的优先级）。

GLM-5 刚开源热度也高，对中文注释和国产框架的理解确实比海外模型好，适合特定场景。

结论：不是每一行代码都值得用最贵的模型。

用了半年各种工具，我最大的感受是：Cursor、Trae、OpenClaw 本质上都是一层壳，核心靠的是底下的模型。

Trae 2.0 免费了确实香，但默认用的是豆包自家模型。想用 Claude 或 GPT 写复杂逻辑，还是得走 API。

问题在于——Claude 官方 API 在国内延迟高，OpenAI 直连更别提了。

我现在的方案是用第三方 API 聚合平台，一个 key 切换所有模型。目前在用 ofox.ai，走阿里云节点延迟还行，支持 OpenAI 兼容格式。在 Cursor 里改一行配置就能用：

# .env 或 Cursor 设置里
OPENAI_BASE_URL=https://api.ofox.ai/v1
OPENAI_API_KEY=sk-xxx

类似的平台还有 OpenRouter、硅基流动等，各有优劣，大家按自己网络环境选。

半年踩坑总结出来的搭配方案：

这一套下来，月度 AI 开销从 $180 降到了$ 65，代码产出没明显下降。关键是心态好了——以前每次 tab 补全都有种在烧钱的焦虑，现在该省省该花花，踏实多了。

2026 年 AI 编程工具已经卷成红海，免费的越来越多，但作为开发者，与其纠结用哪个 IDE，不如花点时间研究不同模型的特长和定价。

选对模型 > 选对 IDE。

这是我半年踩坑最大的收获。希望能帮到还在用「一个模型打天下」的朋友。

有同感的扣 1，或者评论区聊聊你们的 AI 编程搭配方案 🤙