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模型选型笔记：按场景搭配，而不是找一个全能冠军
没有全能模型，只有合适的组合。按编码与 Agent、长文分析、日常问答、批量任务四个场景，聊聊当前各家模型的分工与一个实用的三层结构。
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「哪个模型最好」是个坏问题，「这四个场景各用什么」才是好问题。按任务类型把模型分工定下来，效果和成本都会好很多。
编码与 Agent：稳定压倒便宜
复杂编码和长链路 Agent 任务，目前仍是旗舰模型的主场：一步走错，后面全盘重来，单价便宜救不回返工成本。Claude 的 Sonnet/Opus 系列依旧是很多团队的默认选择；国产侧 DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6 这类中档模型在常见编码任务上性价比很高，适合承接大批量的常规需求。
长文与资料分析：先想清楚要不要塞满
长上下文模型（百万级窗口）适合「一次性消化大文档再回答」的场景。但如前文所说，塞满不等于用好：多数知识库问答用检索 + 中等窗口效果更稳也更便宜。真正需要整窗塞入的，是跨章节对比、全局重写这类任务。
日常问答与批量任务：轻量档的天下
分类、抽取、格式转换、简单问答，用 Flash 档模型配合缓存与批处理，成本能压到旗舰的十分之一以下。这类任务选型时唯一要确认的是输出格式稳定性，直接用结构化输出解决。
一个实用的三层结构
- 兜底层：旗舰模型，处理疑难杂症与关键链路，量小。
- 主力层：中档模型（DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6、Sonnet 档），承担日常大多数任务。
- 跑量层：Flash 档 + 缓存 + 批处理，处理高频低难度的流水线。
| 场景 | 建议档位 | 参考价位段（输入 $/M） |
|---|---|---|
| 复杂编码 / Agent | 旗舰 | 2 - 5+ |
| 日常编码 / 分析 | 中档 | 0.5 - 1 |
| 批量 / 打标 / 清洗 | 轻量 + 缓存 | 0.1 - 0.2 |
价位段取自站内模型库快照，具体到模型的价格以 模型库 为准。把分层定下来之后，剩下的就是定期用真实任务抽查各层的表现，该升档的升档，该降级的降级。