Kimi K3开源编码最强，GLM-5.3紧随其后

最近把常用的AI编码工具整理了一遍，发现不同任务适合用不同模型，分享一下我的选择逻辑。 日常编码我主要用四个模型，各有各的定位： Kimi K3是目前开源编码模型里最强的，GLM-5.3紧随其后。开源模型的好处是数据完全可控，代码不会被上传到第三方服务器，对于企业级项目来说这点很重要。 简单到中等难度的任务，我首选DeepSeek V4.1 Flash。速度快得离谱，成本也低，适合批量处理、代码补全、单元测试生成这类重复性工作。有个做外包的朋友，之前用GPT-4做代码补全，每个月API费用要三千多块。换成DeepSeek V4.1 Flash之后，同样的准确率，费用降到了三百以内。 复杂任务我用Astra。比如需要理解整个代码库、做大规模重构、或者跨多个文件修改的时候，Astra的推理能力明显更强。它能记住更多的上下文，生成的代码质量也更高。 Codex配合开源模型效果更好。Claude Code虽然也能用，但同样的模型，Claude Code的调用成本比Codex高两倍。Codex对开源模型的优化做得更到位，推理效率更高。 有个做SaaS产品的朋友，之前用Claude Code做开发，每个月API费用要两千多块。换成Codex之后，同样的准确率，费用降到了一千以内。关键是Codex的响应速度更快，开发效率直接翻倍。 这套工具栈的核心思路是：简单任务用便宜快速的模型，复杂任务用推理能力强的模型，开源任务用兼容性好的工具。不同场景用不同工具，既保证质量又控制成本。