模型选择(Model Selection)

不同模型的区别:

主要在:

  • 智商(推理能力)
  • 上下文长度(Context)
  • 速度
  • 价格
  • 代码能力

你截图里有:

模型 特点
Default 默认推荐
Sonnet 日常最均衡
Sonnet (1M context) 超长上下文
Haiku 最快最便宜

我给你详细讲下。


一、Default(recommended)

这个:

是自动模式。

系统自动帮你选择。

一般会:

  • 动态切换模型
  • 平衡速度和质量
  • 自动控制成本

适合:

✅ 普通用户
✅ 不想折腾
✅ 日常开发


二、Sonnet(最推荐)

这个是:

Claude Sonnet

属于:

Anthropic 当前主力模型。


截图里:

Sonnet 4.6

最新版本。


特点

优点:

✅ 代码能力强
✅ 推理强
✅ 写文章强
✅ 理解项目能力强
✅ Bug 修复很强


缺点:

❌ 比 Haiku 慢
❌ 更贵


适合:

最推荐程序员使用。

尤其:

  • React
  • Vue
  • Python
  • Node.js
  • AI 项目
  • 全栈开发

三、Sonnet(1M context)

这个非常重要。

你看到:

1M context

意思:

100 万上下文窗口。


什么叫上下文?

简单理解:

AI 一次能“记住”多少内容。


普通模型:

可能只能:

128K
200K

而:

1M context

意味着:

能一次读取整个大型项目。


举个例子

普通 AI:

读:

3~5 个文件

就忘了。


而:

1M Context

甚至能:

✅ 读完整仓库
✅ 理解整个项目
✅ 分析大型代码库
✅ 理解长文档
✅ 长对话不失忆


为什么程序员特别喜欢?

因为:

它非常适合:

大项目。

例如:

  • 企业级项目
  • Monorepo
  • 大型前端
  • AI 工程
  • 游戏项目

缺点

更贵

因为:

上下文越大:

GPU 消耗越恐怖。


四、Haiku

这个:

是轻量模型。


特点:

✅ 极快
✅ 很便宜
✅ 响应速度快


但:

❌ 智商低一些
❌ 推理弱
❌ 复杂代码不稳定


适合:

简单任务:

例如:

  • 改文案
  • 写小函数
  • 简单问答
  • 快速补全

不适合:

❌ 大型项目
❌ 架构设计
❌ 深度调试


五、为什么 1M Context 很恐怖?

因为:

普通 AI:

最大问题:

“失忆”


例如:

你让 AI:

分析:

整个 Vue 项目

普通模型:

根本塞不下。


但:

1M Context

能:

一次读取:

数千页代码

所以:

现在:

Cursor / Claude Code:

开始真正:

像 AI 工程师。


六、程序员应该怎么选?


推荐方案

日常开发:

Sonnet

最均衡。


大项目:

Sonnet (1M context)

尤其:

  • 大型代码库
  • AI Agent
  • 多文件分析

简单任务:

Haiku

省钱又快。


七、为什么 Claude 现在程序员很喜欢?

因为:

Claude 系列:

目前:

长上下文能力特别强。


尤其:

Claude Sonnet

很多人认为:

比 GPT 更适合编程。


原因:

✅ 更稳
✅ 更少幻觉
✅ 理解项目能力强
✅ 超长上下文


八、价格是什么意思?

你截图里:

$3/$15 per Mtok

意思:

每百万 Token 价格。


通常:

项目 含义
输入 较便宜
输出 更贵

九、为什么大上下文更贵?

因为:

AI 会:

重新计算整个上下文。


例如:

你塞:

100万 Token

GPU 压力非常大。


十、现在 AI 编程已经进入什么阶段?

以前:

AI:

补全代码

现在:

AI:

理解整个项目
↓
修改多个文件
↓
自动调试
↓
自动修Bug

这就是:

Agent 编程时代。


十一、你应该怎么选(直接建议)

如果你:


普通开发

选:

Sonnet


大项目 / AI Agent

选:

Sonnet (1M context)


只想便宜快速

选:

Haiku


十二、一句话总结

你截图里的区别本质是:

模型 核心区别
Haiku 快、便宜、智商低
Sonnet 最均衡、最适合编程
Sonnet 1M 能读整个大型项目
Default 自动帮你选

最推荐:

程序员:

Sonnet

大型项目:

Sonnet 1M context

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