如何最大化 coding 时所选的模型

本地 deepseek v4 flash 默认 thinking 一把嗦。Depseek 搞不定的，换个模型或者加强 thinking 也只是赌概率，还不如手工介入或者引导 agent plan 出正确的计划更有效率。

如果对成本不是很敏感的话，就选最贵的那个最高档次的模型。如果说对成本特别敏感的话，那就只能选择大家认为合适的。但是大家认为合适的可能不太适合你的工作流，这个需要自己一个一个测试。

这个没有定论的，都是看你的任务来决定，
方法论基本就是：时间，成本，质量这三个条件来权衡，
时间是平均完成一个任务所需的时间而不是 tps ，
成本也是平均完成一个任务所需的成本，比如你的 plan 的 quota 消耗或者直接就是 api 的价格，
质量就是能不能满足你对项目的需求。
一般对于普通编程任务来说，推理强度是有一个上限的，旗舰模型（ sol,opus,fable ）最高的那一档思考强度一般是给科研用的，如果编程使用就会出现很明显的慢，过度思考，以及比次一档贵一倍的价格。但是次旗舰模型以及国产最好的模型一般都可以使用最高一档强度。
最后你可以参考 deepswe,或者 aa 的帕累托前沿来选择模型和强度，我一般参考 deepswe 多一些

@maolon 感谢详细解答

VibeCoding 一直选最贵的，实际业务要调用 LLM 的话，不追求最佳效果，只追求及格线+成本尽量低。

比如说我，Vibe 的时候目前默认 GPT5.6-Sol-极高，但是我的实际业务要用图像识别，是 doubao-seed-2.0-mini/lite ，我的音频视频识别业务用的是 mimo-v2.5😂

平常开发使用的是 cursor ，一般都是用的 composer 2.5 fast 。最近一段时间用了 grok 的 4.5 、4.6 ，能力强了，但是感觉速度也慢了。日常工作，composer 2.5 已经能满足我的开发了，除非是疑难问题，我才会让 gpt 5.6 sol 去排查

还有就是 composer 量大管饱，luna 也是量大管饱，日常开发更爱用这种模型。

一直用 cursor 选 Auto balance ，不关心用的啥

都选你习惯用的比较高的就行，比如我就是 sol high
我问 ai 了，如果一个会话切换模型，缓存会失效的，所以假如你一开始用 luna ，然后发现 luna 搞不定，换成 sol ，这个时候 sol 重新读取一遍是没有缓存的，走的不是 cache input 的价格，就很贵。所以折腾半天不如直接用 sol ，实在不够就加钱。

我是 Codex 跑实现、Claude Code 跑难活，不在同一个 session 里切模型（切了 KV cache 就没了）。

两边同时开的时候，痛点变成谁在跑、改了什么。后来做了个本地 macOS 工作台把这些 CLI 收进一屏（不替代 CLI ）：
https://github.com/yy36295238/caravel-releases

@tylerrrrrr 我想问一下，如果是同一个模型，推理强度不一样，是不是 cache 还在