为什么需要多模型
2026 年的 AI 模型市场呈现多元化格局。没有哪个模型在所有场景下都是最优的，MonkeyCode 的多模型切换能力让你可以根据任务选择最适合的工具。
MonkeyCode 支持的模型
Claude 3.5/4：代码审查、长文本理解表现出色，成本较高。GPT-4/4.5：创意生成、通用任务能力强，成本较高。DeepSeek V2/V3：中文代码生成、日常开发，成本低。其他开源模型：特定领域任务，成本很低。
场景选择指南
代码审查 → 选 Claude
Claude 在理解代码意图和发现潜在问题方面表现优异，擅长给出建设性的改进建议，对安全漏洞和代码异味敏感。
快速原型 → 选 DeepSeek
响应速度快，中文理解好，沟通成本低，成本低，适合迭代试错。
架构设计 → 选 Claude 或 GPT-4
需要深度思考和系统分析，需要考虑多种方案的权衡，输出质量比速度更重要。
API 文档生成 → 选 GPT-4
GPT 在结构化文档生成方面表现稳定，格式规范，示例清晰。
成本优化策略
简单任务用便宜模型（变量命名、简单函数用 DeepSeek），大任务再升级（核心模块、关键代码用高端模型），批量操作选低价（批量生成测试用例用 DeepSeek）。一个混合策略可节省 60% 成本。
总结
MonkeyCode 的多模型能力是强大优势，需要合理使用：了解各模型特点，任务分级，成本意识，持续优化。记住：模型是工具，你是决策者。