使用模型选择器切换 AI 编程引擎

为每项任务选择合适的“引擎”

在日常开发中，你是否遇到这些困境？

• 始终使用高性能模型，导致基础任务也消耗大量积分。
• 为了省钱切到基础模型，却在复杂重构时得到不可用的“伪代码”，最终需要人工重写。
• 模型选项太多且缺乏指导，每次调用都像在猜测：
  这次该用哪一个？
  结果要么超支，要么质量不足。

核心问题不是模型能力不够，而是缺乏“恰到好处”的选择。

解决方案：模型选择器（Model Tier Selector）
Qoder 提供基于场景的“恰好适配”选择，将高性能模型池抽象为四个直观层级，让你按需获得合适能力、以合理成本完成任务。

分层概览

层级	特性	成本（示意）
Auto（智能路由）	系统动态调度最优模型，达到成本与性能的平衡，零决策负担。适合日常开发，建议默认使用。	≈ 1.0× Credits（平均比 Performance 节省 ~10%）
Performance	追求最高输出质量，适合复杂重构、算法设计等高难度任务。	≈ 1.1× Credits
Efficient	极致性价比，适合大量例行或重复任务（测试、批量代码转换等）。	≈ 0.3× Credits
Lite	完全免费（当前不支持多模态查询，高峰期可能有延迟）。适合快速语法查询、基础实现与简单问答。	0 Credits

更多分层说明请参考官方文档。

最佳实践：为不同编码挑战选择“恰到好处”的分层

推荐策略：“默认智能，按需手动切换”：

• 大多数日常开发：保持 Auto（智能路由），让 AI 自动评估任务复杂度并调度最优模型，保证质量与成本控制，免决策负担。
• 特殊场景：当你清楚任务特性时，可手动切换以优化成本或质量。

下面列出三个手动分层的适用场景与示例。

1. Performance

核心价值：略高成本（≈1.1×），换取最高质量输出，避免返工与系统风险。

常见场景与示例：

• 系统架构设计：为支持百万级日活的订单服务设计可扩展、容错的方案（分片、幂等、状态机、对账机制等）。
• 复杂算法实现：实现低延迟高吞吐的滑动窗口去重，兼顾性能与正确性，并给出边界测试建议。
• 深度故障诊断：生产环境间歇性内存泄露，日志稀疏时推断潜在泄露点及修复策略。
• 大规模重构：将单体应用中的用户模块拆分为独立微服务，保证接口兼容与数据安全迁移。

何时手动选择?
当任务影响核心业务、逻辑链长、容错低或其他分层输出不可靠时。

2. Efficient

核心价值：约 0.3× 成本，可靠完成大量“标准化任务”，解放人力用于创造性工作。

常见场景与示例：

• 批量单元测试生成：为 20 个工具函数自动生成覆盖边界情况的 Jest 测试（含 mock 与错误路径）。
• 标准化 API 开发：基于 Swagger 定义快速生成 Spring Boot Controller + Service + DTO 样板代码。
• 前端组件构建：根据设计规范生成 React 组件（含 TypeScript 类型、PropTypes 与基础样式）。
• 技术文档草拟：自动生成 API 描述、错误码列表与调用示例，供后续人工润色。

何时手动选择?
任务结构清晰、高度重复、不需高创造力但需一致输出时。

3. Lite

核心价值：0 Credits，适合快速 0→1 验证、简单问答与基础实现。

常见场景与示例：

• 语法速查：例如 “如何用 Python 的 pathlib 读取文件？” 或 “如何在 Go 中带超时发 HTTP 请求？”
• 小工具函数：例如 “写一个将 ISO8601 时间转为本地时区的 JS 函数” 或 “生成校验手机号的正则表达式”。
• 新库快速上手：例如 “如何用 Pydantic 定义嵌套模型？” 或 “React Query 的基础 useQuery 用法？”
• 注释生成：为代码片段生成 JSDoc 注释。

何时手动选择
问题简单、不需上下文推断、无图片或多轮交互，且希望“免费消耗”。

数据说明：积分（Credits）消耗差异

以下示例说明在相似复杂度任务下，各分层的积分消耗对比（示意）：

分层	积分消耗倍率	单个中等复杂任务示例消耗
Auto	~1.0×	10 Credits
Performance	~1.1×	11 Credits
Efficient	~0.3×	3 Credits
Lite	免费	0 Credits

注
具体消耗会随任务与代码库差异而变化。

要点回顾

• 将默认设置为 Auto，让系统根据任务“路况”自动换挡，轻松高效。
• 在已知任务特性时按需切换：复杂任务用 Performance，批量任务用 Efficient，快速验证用 Lite。
• 该策略可显著降低积分消耗，从“担心成本”转向“自信使用” AI。

未来展望：Qoder 将持续优化 Auto 模式，提升对任务意图的理解、模型调度精度，并学习个人使用习惯，实现更个性化的自动化调度体验。