2026 年 AI Coding Agent 應該選擇哪個模型？
更新日期：2026-07-05
AI Coding Agent 沒有單一最佳模型。不同任務需要不同能力：程式碼理解、長上下文、工具調用、快速生成、成本控制和穩定性。
簡短答案
先按任務選模型，而不是按品牌選模型。重構和 debug 看 reasoning，讀大型專案看長上下文，日常草稿看成本，產品級任務看穩定性和日誌。
具體操作步驟
- 列出你的主要任務：生成、重構、debug、測試、文件、資料處理。
- 用同一組任務測試 3-5 個模型。
- 比較成功率、重試次數、輸出可用性和 token 成本。
- 為不同任務設定默認模型。
- 保留一個高品質模型處理高風險任務。
推薦模型
- GLM-5.2：適合 reasoning、coding 和長上下文。
- Kimi：適合長文和大上下文任務。
- DeepSeek：適合程式碼和成本敏感場景。
- MiniMax：適合快速回應和通用任務。
- auto：適合先做路由測試。
成本與穩定性注意事項
- 評估模型時不要只看單價，也要看一次任務需要重試幾次。
- 輸出 token 很多的任務，輸出價格比輸入價格更重要。
- 長上下文任務要特別看快取命中價格。
如何用 lizh.ai 實現
在支援 OpenAI-compatible API 的工具或 SDK 中，將 Base URL 設為 https://lizh.ai/v1，Authorization 使用你在 lizh.ai 建立的 API key。你可以先用小額 API 兌換碼測試付款、收碼、兌換與實際調用流程。