Anthropic目录
Claude Opus 4.7 是高端推理和长上下文候选，适合把质量优先于最低 token 成本的团队。
适用场景前沿推理, 大型代码库审查, 策略分析
路由已配置
工具调用JSON 模式长上下文推理流式输出视觉
OpenRouter（可用时）OpenRouter 公开 Models API 的实时元数据；公开价格来自注册表价格规则。
这个短名单适合什么决策？
编码模型的选择取决于仓库大小、工具调用需求、指令可靠性以及长输出带来的成本。读取大型代码库的编码助手，与只做短代码补全的功能，经济模型并不相同。NextModel 会把编码候选的上下文长度、工具支持、价格和最佳用途放在一起，帮助团队先选主模型，再制定兜底策略。
来源基础：NextModel 用例分类以及可用时的 OpenRouter 支持参数元数据。 · 更新于 2026-07-01
匹配分
推荐的 编码模型 候选
先从短名单开始，再用真实提示词和月度成本估算做生产前验证。
Anthropic目录
Claude Sonnet 4.5 是面向代码、Agent 工作流、长上下文分析和复杂指令跟随的高质量选择。
适用场景编码 Agent, 代码审查, 复杂写作
路由已配置
工具调用JSON 模式长上下文推理流式输出视觉
OpenRouter（可用时）OpenRouter 公开 Models API 的实时元数据；公开价格来自注册表价格规则。
DeepSeek目录
DeepSeek R1 是偏推理的候选，常用于中文推理、数学、分析以及对成本敏感但仍重视质量的工作流。
适用场景中文推理, 数学, 分析
路由已配置
JSON 模式长上下文推理流式输出工具调用
OpenRouter（可用时）OpenRouter 公开 Models API 的实时元数据；公开价格来自注册表价格规则。
Alibaba Cloud / Qwen目录
Qwen3 Coder Plus 是面向编码的模型候选，适合需要中文工程工作流和长上下文代码辅助的团队。
适用场景中文工程工作流, 代码生成, 代码库问答
路由已配置
工具调用JSON 模式长上下文流式输出
OpenRouter（可用时）OpenRouter 公开 Models API 的实时元数据；公开价格来自注册表价格规则。
对比表
按价格、提供方、上下文、能力和来源比较候选列表。
在收敛生产短名单、设计兜底策略或比较模型经济性时使用这张表。
| 模型 | 提供方 | 输入 | 输出 | 上下文 | 能力 | 适用场景 | 延迟 | 状态 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic: Claude Opus 4.7anthropic/claude-opus-4.7 | Anthropic | $5 / 1M tokens | $25 / 1M tokens | 1M | 工具调用JSON 模式长上下文推理 | 前沿推理, 大型代码库审查 | 2300-6800ms | 目录 | OpenRouter（可用时） |
| Anthropic: Claude Sonnet 4.5anthropic/claude-sonnet-4.5 | Anthropic | $3 / 1M tokens | $15 / 1M tokens | 1M | 工具调用JSON 模式长上下文推理 | 编码 Agent, 代码审查 | 1600-4800ms | 目录 | OpenRouter（可用时） |
| DeepSeek: R1deepseek/deepseek-r1 | DeepSeek | $0.7 / 1M tokens | $2.50 / 1M tokens | 163.8k | JSON 模式长上下文推理流式输出 | 中文推理, 数学 | 1800-6000ms | 目录 | OpenRouter（可用时） |
| Qwen: Qwen3 Coder Plusqwen/qwen3-coder-plus | Alibaba Cloud / Qwen | $0.65 / 1M tokens | $3.25 / 1M tokens | 1M | 工具调用JSON 模式长上下文流式输出 | 中文工程工作流, 代码生成 | 1200-3900ms | 目录 | OpenRouter（可用时） |
| Doubao Seed 2.0 Codedoubao-seed-2-0-code | Volcengine | $0.463 / 1M tokens | $2.31 / 1M tokens | 256k | 工具调用JSON 模式长上下文流式输出 | agentic coding, repository-scale refactors | 1000-3200ms | 生产可用 | 平台整理 |
| Kimi K2.7 Codekimi-k2-7-code | Moonshot AI | $1 / 1M tokens | $4.74 / 1M tokens | 128k | 工具调用JSON 模式长上下文流式输出 | agentic coding, 代码审查 | 1000-3200ms | 生产可用 | 平台整理 |
| DeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flash | DeepSeek | $0.112 / 1M tokens | $0.224 / 1M tokens | 128k | 工具调用JSON 模式长上下文推理 | 低成本中文任务, 长上下文摘要 | 700-2200ms | 目录 | OpenRouter（可用时） |
常见问题
编码模型 常见问题
什么样的模型适合编码 Agent？
长上下文、可靠的工具调用、结构化输出和稳定的指令遵循，比单纯的 token 价格更重要。
团队应该如何控制编码 Agent 的成本？
通过预算策略、比较高输出 token 成本，并把简单任务路由到低成本模型，再在困难任务上升级。