用过 AI 编程的开发者，可能都会碰到像我一样的烦恼：“这么多的顶级 AI 模型（Anthropic、Google Gemini、OpenAI 等） ，我到底该选哪个呢？”

1. 设计与架构阶段：需要强大的“大脑”

• 看重什么：强大的链式思考（chain-of-thought reasoning）能力和广泛的通用知识。

• 可以参考的基准：MMLU Pro，它评估模型的推理能力。

• 成本考量：Cline 博客指出，这是一个值得投资优质模型的阶段。早期清晰的架构决策可以帮助你避免后期的返工，从长远来看非常划算。

2. 开发阶段：追求高效的“副驾”

• 看重什么：实际的编码表现，而不仅仅是冷冰冰的基准分数。

• 可以参考的基准：像 Chatbot Arena 这样反映真实用户体验的社区排行榜更有参考价值。

• 实用洞察：很有趣的是，即便在某些标准基准测试中得分不是最高，像 Claude 3.7 Sonnet 这样的模型仍然深受许多开发者喜爱。这再次强调了实践和尝试的重要性。

• 成本考量：对于日常的编码任务和不太复杂的开发工作，中等级别的模型通常就能满足需求，并将更优质的模型留给那些棘手的实现挑战。

3. 测试阶段：编写健壮代码的“质检员”

• 看重什么：在编码任务和挑战中的熟练度。

• 可以参考的基准：Big CodeBench。

• 成本考量：考虑到测试代码往往独立运行且遵循常见的模式，对于简单的测试套件，中等级别的模型通常就足够了。对于复杂的测试场景或性能敏感的代码，再考虑使用优质模型。

4. 部署与评审阶段：理解全局的“智者”

• 看重什么：大上下文窗口能力（能够一次性处理大量代码）和多模态能力（例如理解截图、图表）。

• 可以参考的基准：MMMU（评估多模态能力）。

• 成本考量：一个能够一次性处理整个代码库的模型可以显著加快代码评审周期。Cline 博客认为，在这个阶段，具备大上下文窗口的优质模型所带来的时间节省往往能抵消其成本。

跳出基准测试：更实用的模型选择技巧

• 从一个中等级别的模型开始，只有在碰到其局限性时再升级到更贵的选项 。

• 为不同的任务设置模型预设。在 Cline 中，你可以轻松为头脑风暴（优质模型）、日常编码（中等级别）和文档编写（预算友好型）等不同类型的任务设置专属的模型配置。

• 关注你的 Token 用量。利用 Cline 的 Token 计数器，了解 AI 预算主要花费在哪里，从而优化高频任务的模型选择。

• 记住基准测试是相对的。它们只能说明模型之间的对比表现，不一定完全反映你特定的使用场景。结合自己的实践经验进行调整非常重要。

• 在非关键阶段（如个人项目或空闲时间）多做实验，摸索不同模型擅长的领域，建立自己的判断直觉。

• 利用 Cline 的 Plan/Act 工作流。为规划（Plan）模式选择推理能力更强的模型（如 Gemini 2.5 Pro），而为执行（Act）模式选择更快、更经济的模型（如 Gemini 2.5 Flash Preview）。

选择最佳模型方法：基准与实践的结合