Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 怎么选

先说结论：按用途选

这张表是经验上的起点，不是跑分排名。模型更新很快，同一家不同型号差别也很大，最终以你自己的任务效果为准。

写代码选哪个？

如果你用 Claude Code、Cline 这类会自己读文件、跑命令的编程代理，Claude 是最常见的选择，这些工具本身就是围绕 Claude 设计的。在 Cursor 里聊天问代码，Claude 和 GPT 都可以，看你更喜欢哪种回答风格。

省钱的做法是分层：复杂重构、排查疑难 bug 用大模型；写单元测试、加注释、改文案这种简单活换小模型或 DeepSeek。配置方法见 Claude Code 中转怎么配置 和 Cursor 自定义 API。

写作和翻译选哪个？

在新加坡、马来西亚工作的人经常要中英混写：给客户的英文邮件、给老板的中文周报、把马来文或英文通知翻成中文给家人看。Claude 和 GPT 写出来都比较自然，区别主要在语气和格式习惯。建议拿一封你上周真写过的邮件，让两个模型各改一遍，看哪个更像你会写的。

长文档、长资料选哪个？

要把一整份几十页的 PDF、合同或者整个代码仓库的说明一次塞给模型，关键看上下文窗口（一次最多能读多少 token）。各模型的窗口大小在 模型页 有说明。注意：内容越长，输入 token 越多，单次费用也越高，能先摘要再细问就先摘要。

批量便宜任务选哪个？

比如每天把几千条客户留言分类、从发票里提取字段、给商品写简短描述，这类任务对“聪明程度”要求不高，但量大，单价决定总成本。先用 DeepSeek 或各家的小模型跑一百条，人工抽查准确率，够用就别上大模型。

价格怎么比？

下表是各模型当前价格（人民币，每 100 万 token，输入和输出分开），以这里显示的实时数据为准：

现在的真实价格

按模型页上的价格估算：每次对话 2,000 个输入 token、500 个输出 token。实际扣费以控制台为准。

比较时要同时看输入价和输出价：聊天、写作输出多，输出价更重要；读文档、编程代理输入多，输入价更重要。具体怎么算见 token 怎么算钱。

怎么自己做对比测试？

1. 准备 3 到 5 个你真实会遇到的任务（一段代码、一封邮件、一份文档）。
2. 在 网页版对话 里切换模型，或用下面的脚本把同一个问题发给几个模型。
3. 对比回答质量，同时在 用量 里看每个模型这次花了多少。
4. 按“够用里最便宜的”原则定下默认模型，复杂任务再单独用大模型。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.macloudai.com/v1", api_key=os.environ["MACLOUD_API_KEY"])
prompt = "把这句话改成正式的英文邮件：下周二我在吉隆坡办公室，可以当面聊合同细节。"

for model in ["hk-5-5", "tt-6-luna", "gem-3.8-flash", "deepseek-v4.1-flash"]:
    r = client.chat.completions.create(model=model, messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
    print("=====", model, r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens)
    print(r.choices[0].message.content)

脚本里的模型名会自动换成当前上架的型号。想测别的型号，去 模型页 复制名字替换即可。一个 Key 调所有模型，不用另外开账号。

常见问题

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