用AI写代码得按任务选模型，Codex配开源模型成本更低

最近在用AI写代码，发现一个规律：没有一个模型能搞定所有任务，得根据任务复杂度选模型。 简单任务用DeepSeek V4.1 Flash，速度快成本低，日常写个函数、改个bug完全够用。复杂任务上Astra，推理能力强，处理逻辑复杂的代码更靠谱。 开源模型里Kimi K3是目前最好的编码模型，GLM-5.3紧随其后。这两个模型在开源社区口碑不错，实际用下来确实比其他开源模型强一截。 有个有意思的发现：Codex配合开源模型效果更好，Claude Code反而会让同样的模型成本翻倍。可能是Claude的调用方式导致token消耗更大。 这套组合拳下来，写代码效率提升不少。不同任务用不同模型，既省钱又省时间。做AI开发的可以参考这个思路，别死磕一个模型。