摘要
面对众多AI模型不知如何选择？本文提供4阶段开发流程和6个实用建议，帮你根据不同编程任务精准匹配最佳AI助手，提升开发效率与成本控制。
你是不是也遇到了这样的烦恼？想用 AI 帮你写代码、开发个 App 或者网站，结果发现市面上有这么多 AI 模型（什么 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek……），看得眼花缭乱，不知道该选哪个。 随便试了一个，感觉好像有时候挺好用，有时候又“笨笨的”，答非所问，甚至还会“忘记”你之前跟它说过什么。
比方说我自己，之前一直在用 Claude3.7，结果最近几个项目发现它又不行了，一些跑了几次都失败的操作，让 gemini 2.5，一次就成功了。从竞争上看，不同公司的大模型不会撞在一起，而是从不同的角度去优化，也就是说每个大模型都有自己擅长的地方。于是就有了今天的主题：AI 编程的时候，如何挑选合适的大模型？
你是否也遇到这些烦恼
想象一下，你想开发一个简单的“菜谱查询”APP。
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初期构思： 你让 AI（比如选了个以代码生成见长的模型）帮你策划 APP 的核心功能、目标用户、设计风格。结果它给的建议很空泛，甚至有点跑题，因为它可能不太擅长“头脑风暴”和理解商业需求。
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写代码： 换了个据说很“聪明”但价格昂贵的模型，让它写具体的代码。它确实写出来了，但速度有点慢，而且对于一些简单的重复性代码，感觉有点“大材小用”，钱包在“滴血”。
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回顾检查： 最后你想让 AI 帮你看看整个项目的代码有没有逻辑问题，或者帮你写使用说明。结果 AI 看到一半就“断片”了，因为它能“记住”的内容长度（也就是“上下文窗口”）有限，无法一次性理解你整个项目的代码。
是不是感觉哪个模型都不完美？没错！关键在于，没有一个 AI 模型能在所有开发环节都做到最好。 最好的策略是，在开发的不同阶段，或者针对不同的任务，选择最适合的 AI 模型。 这就像装修房子，砌墙、刷漆、接电线，你需要用不同的工具，而不是只用一把锤子。
解决方案：如何在不同开发阶段选择 AI 模型？
让我们以开发一个 APP（比如刚才的“菜谱查询”APP）为例，看看在不同阶段该如何选择和使用 AI 模型：
第一阶段：想法构思与设计（明确“做什么”）
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你的目标： 确定 APP 的核心功能（比如菜谱搜索、分类、收藏、用户评论）、设计风格、目标用户是谁、需要哪些页面等。
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需要 AI 做什么： 需要 AI 有强大的逻辑推理能力 和广泛的知识 ，能帮你进行头脑风暴，理解你的想法，并给出结构化的建议。
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模型推荐：
- Google Gemini 2.5 Pro: 拥有强大的推理能力和巨大的“记忆力”（上下文窗口），能理解复杂的想法和需求。
- Anthropic Claude 3.7 Opus (如果可用且预算充足): 通常被认为具有顶尖的推理和理解能力。
- OpenAI o1 (GPT-4.5): 同样以强大的推理能力著称。
- DeepSeek R1 (671B): 在规划和推理方面表现出色，性价比高。
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成本考量： 这个阶段是打地基，一个好的规划能避免后期大量的修改。 在这里投入选择更强大的模型通常是值得的，可以为你节省后续更多的时间和成本。
第二阶段：动手编码与实现（把想法变代码）
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你的目标： 将设计好的功能，一行行地用代码实现出来，构建 APP 的界面和逻辑。
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需要 AI 做什么： 需要 AI 擅长理解和生成代码 ，能给出代码建议、解释代码含义、修复简单的错误。
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模型推荐：
- Anthropic Claude 3.7 Sonnet: 被许多开发者认为在代码生成质量和遵循指令方面非常出色，尤其是在与开发工具（如 Cline）配合时。
- OpenAI GPT-4o: 一个强大的全能型选手，代码能力也很强。
- DeepSeek V3: 代码实现能力接近 Sonnet，性价比非常高，适合日常编码工作。
- Google Gemini 2.5 Pro: 凭借其强大的综合能力和巨大的上下文窗口，在处理复杂的代码库时也很有优势。
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成本考量： 对于日常简单的代码补全、或者不太复杂的模块，可以考虑使用性价比更高 的模型，比如 Claude 3.7 Haiku 或 DeepSeek V3 。 把更贵、更强的模型（如 Claude 3.7 Sonnet 或 GPT-4o）留给那些复杂、核心的功能开发。
第三阶段：测试与修复 Bug（让 APP 跑起来不出错）
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你的目标： 找出 APP 里可能存在的各种问题（Bug），比如点击按钮没反应、数据显示错误等，并修复它们。
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需要 AI 做什么： 需要 AI 能理解代码逻辑，找出可能的边缘情况 （Edge Cases），并帮助编写测试代码或给出修复建议。
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模型推荐：
- Anthropic Claude 3.7 (Sonnet 或 Haiku): Sonnet 擅长理解复杂逻辑，Haiku 可能足以应对简单的测试用例生成，速度快且成本低。
- OpenAI GPT-4o (或其 Mini 版本): 同样具备良好的代码理解和生成能力，可以胜任测试任务。
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成本考量： 测试代码通常模式比较固定，很多时候中等性能的模型（Mid-tier）就足够了。 对于核心功能的复杂测试场景，再考虑使用更强大的模型。
第四阶段：代码审查与发布准备（最后检查与完善）
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你的目标： 在 APP 上线前，整体回顾一下所有的代码，确保代码风格统一、没有明显的逻辑漏洞，并可能需要编写一些用户文档或说明。
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需要 AI 做什么： 需要 AI 能处理大量的代码 ，理解整个项目的结构。这时，模型的“记忆力”（上下文窗口大小 ）就非常重要了。如果 AI 能一次性“看完”你所有的代码，那效率会高很多。 有些模型还能理解图片（多模态能力），可以帮你检查 UI 截图或设计图。
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模型推荐：
- Google Gemini 2.5 Pro: 拥有目前领先的超大上下文窗口（高达 200 万 token），非常适合处理大型代码库的审查和理解。
- Anthropic Claude 3.7 Sonnet: 也拥有较大的上下文窗口（200K token），适合多数项目的审查。
- OpenAI GPT-4o: 上下文窗口也相对较大，且具备多模态能力。
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成本考量： 虽然拥有大上下文窗口的模型通常更贵，但它们能一次性处理更多信息，避免反复输入和解释，从而节省你的时间 ，尤其在项目后期审查阶段，这种时间节省往往物有所值。
给小白开发者的实用建议：
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理解“上下文窗口” (Context Window): 这就像 AI 的“短期记忆”（类似电脑内存 RAM）。 它决定了 AI 一次能处理多少信息（你的代码、你的提问、它的回答）。 如果你的项目很大，或者对话很长，超出了这个限制，AI 就可能会“忘记”前面的内容。 注意模型提供的上下文窗口大小（单位是 Token，可以粗略理解为单词或字符块），比如 Gemini 2.5 Pro 高达 200 万，而 Claude 3.7 Sonnet 是 20 万。
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从“够用就好”开始： 不一定非要用最贵最强的模型。 可以先试试性价比高的中端模型 （如 Claude 3.7 Haiku, DeepSeek V3, Gemini Flash 系列），如果发现能力不够，再升级到更强的模型。
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分工合作（如果工具支持）： 有些 AI 编程工具（比如提到的 Cline）允许你为“规划”和“执行”设置不同的模型。 你可以用一个擅长思考的模型（如 Gemini 2.5 Pro, DeepSeek R1）来做规划，再用一个写代码快又好的模型（如 Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek V3）来具体写代码。
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多尝试，找到你的“最佳拍档”： 模型排行榜和别人的推荐可以参考，但最终哪个模型最适合你，还需要亲自上手试试 。 可以在不那么重要的任务或者个人小项目上多做实验。
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关注实际效果而非纯粹跑分： 模型的基准测试得分（Benchmark）只是一个参考，它在实际使用中的表现（比如和你使用的工具配合得好不好）更重要。
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暂时别考虑本地模型： 虽然在自己电脑上运行模型听起来很省钱，但目前本地模型的性能和可靠性（尤其是在执行复杂任务和使用工具方面）远不如云端模型，可能会让你更头疼。