使用技巧

模型选择策略

# 模型选择策略

Claude 目前有三个主力模型:Haiku、Sonnet、Opus。 ChatGPT 目前主力模型: Luna、Terra、Sol, 它们能力不同、价格差几倍。根据任务选合适的模型能大幅节省成本。

# 三个模型的特点

模型 能力 速度 价格(相对) 典型 task
Haiku/Luna 基础 最快 1x 分类、提取、格式转换
Sonnet/Terra 均衡 中等 3-4x 日常 coding、常规设计
Opus/Sol 最强 最慢 10-15x 复杂架构、深度 debug、大 refactor

具体模型 ID每隔几个月更新一次,以官方文档为准。

# 什么任务用什么模型

# 用 Haiku/Luna(最便宜)的场景

  • 结构化提取:从一段文本里提取出字段(email、phone、price)
  • 格式转换:JSON ↔ YAML ↔ markdown table
  • 分类:判断这条消息是 spam / normal / urgent
  • 简单总结:300 字文章总结成 50 字
  • 模板填充:按固定模板生成文本

Haiku 够强,而且成本是 Opus 的 1/10。

# 用 Sonnet/Terra(日常默认)的场景

  • 大多数日常 coding:写 API endpoint、改 Vue 组件、修小 bug
  • 代码 review:看一段 100 行代码找问题
  • 文档撰写:写 README、API 文档
  • debugging:已知错误原因,需要修复
  • 项目内 refactor:改 1-5 个文件的 refactor

Sonnet 对 80% 的日常 coding task 够用。

# 用 Opus/Sol(只在必要时)的场景

  • 复杂架构设计:新 feature 涉及 10+ 文件、多层依赖、多 provider
  • 深度 debug:错误原因不明显,需要跨多个层级分析
  • 大 refactor:20+ 文件的结构调整、设计模式迁移
  • 脑洞任务:生成创意、brainstorm、诗歌、复杂叙事
  • 边界 case:Sonnet 反复给错的、Claude 觉得"不确定"的任务

Opus/Sol 贵 3-4x,只在看到价值时用。

# 怎么在会话内切换模型

例如Claude Code 支持运行时切换:

/model haiku

会话内接下来的消息用 Haiku。

/model sonnet

或

/model opus

典型用法:

  1. 新 session 默认用 Sonnet 处理日常
  2. 发现要设计复杂 feature → /model opus 切到 Opus 来 plan
  3. Plan 完进入具体实现 → /model sonnet 切回来省钱
  4. 有个纯格式转换的子任务 → /model haiku 切一次,完事再切回

# 自动化小贴士

Claude/ChatGPT 在复杂任务里自己会决定用哪个模型(比如内置的 skill 和 subagent dispatch 会按任务复杂度自动选)。但你手动发的消息默认都用当前 /model 设定,建议:

  • 默认 Sonnet(cost / capability 最平衡)
  • 启动项目时开头就设:/model sonnet
  • 复杂场景临时切 Opus,用完切回

# 成本对比示例

写一个简单 CRUD API(5 个 endpoint):

模型 预计 token 预计成本(USD)
Haiku 50K $0.04
Sonnet 40K $0.16
Opus 35K $0.53

Haiku 在简单 CRUD 上 token 消耗不低(因为能力偏弱有时需要多次澄清),但单价低,总成本是 Opus 的 8%。

一个完整的 feature 重构(30 文件、多层依赖):

模型 预计 token 预计成本(USD)
Haiku 做不了(能力不够) -
Sonnet 做不好(可能要多轮返工) -
Opus 600K $9.00

复杂任务只能用 Opus,省不了。