为每个构建任务选择最佳 LLM：实用模型地图

为什么用一个 LLM 处理所有任务会出问题

用一个模型来处理所有任务听起来简单，但在实际中常常会让构建变得更慢、更贵，也更难以信任。擅长深度推理的模型在处理快速的 UI 文案时可能会显得异常缓慢；而快速且廉价的模型在写 SQL 或修改核心逻辑时可能会悄悄引入有风险的错误。

团队通常会通过一些反复出现的症状注意到这个问题：

• 小任务响应耗时太长，于是人们开始多任务处理，注意力分散。
• 账单上升，因为“简单”请求被更昂贵的模型处理了。
• 代码质量在优秀与可疑之间波动，即使提示看起来类似。
• 开发者对所有东西都过度审查，因为他们不知道模型什么时候可能出错。

目标不是追逐最花哨的模型，而是根据你当前的需求（速度、准确性、一致性或慎重推理）为每个构建任务选择最合适的 LLM。

举个快速的例子：想象你在构建一个小型 React 仪表盘。你用同一个顶级模型去（1）写按钮文案，（2）生成一个 React 组件，（3）编写 SQL 迁移，以及（4）修复一个棘手的 bug。你会为按钮文案支付溢价，为组件等待比必要更久，并且仍然需要对 SQL 和 bug 修复进行额外检查。

像 Koder.ai 这样的平台会让这件事更简单，因为你可以把模型选择当成任何其他工具选择：将工具与任务匹配。没有单一模型能在质量、延迟和成本上同时获胜，这是正常的。胜利在于制定一个简单的“每任务默认”，让大部分工作更快、惊喜更少。

三个权衡：质量、延迟与成本

大多数构建者希望有一个模型既快、又便宜、又总是正确。实际上你通常只能选其二，而且这还取决于任务。如果你要为每个构建任务挑选最佳 LLM，把这些权衡用通俗的话说清楚会很有帮助。

质量意味着你能得到一个正确且可用的结果，少重试。对于代码，质量体现在逻辑正确、语法有效、少有隐性副作用。对于写作，质量是清晰自然的措辞、符合你的产品调性且避免尴尬的表述。高质量还意味着模型遵守你的约束，如“只改这个文件”或“不触碰数据库 schema”。

延迟是指获取第一个有用输出的时间，而不是完成一个完美答案的总时间。一个在 3 秒内回复并给出可编辑结果的模型，可能比一个花 25 秒产出更长但仍需改写的模型更胜一筹。

成本不仅仅是每次请求的价格。隐藏成本是当第一次答案错误或模糊时你为此付出的代价：

• 额外的重试和更长的对话\n- 调试时间与生产修复\n- 重新运行测试或重建部署\n- 需要重复粘贴的上下文

把这想象成一个三角形：质量、延迟、成本。推动某一角通常会牵动其他角。例如，如果你选择最便宜最快的选项来生成 SQL，一个微小的关联错误可能比你省下的时间更耗费成本。

一个简单的决策方式：对 UI 文案容忍稍低的质量并优化速度；对 SQL、重构和 bug 修复，则在质量上多花钱，即使延迟和成本上升。像 Koder.ai 这样的平台让你可以在对话中切换模型，将模型与任务匹配，而不是强迫一个模型做所有事，这会更容易实现这种策略。

模型强项在日常工作中实际意味着什么

当人们说某个模型“擅长 X”时，通常是指它在那类工作上能节省时间并减少重试。实际上，大部分强项落入几个类别：

• 写作：清晰自然的措辞、良好的语气、较少尴尬的短语
• 编码：正确的语法、良好范式、较少的损坏导入或遗漏边缘情况
• 推理：能够记住许多约束并在不猜测的情况下解释权衡
• 工具使用：遵循格式、干净地调用函数并遵守严格指令

上下文长度比许多构建者预期的更重要。如果你的提示简短且聚焦（一个组件、一个查询、一个 bug），快速模型通常能胜任。如果你需要模型使用大量现有代码、需求或早期决策，长上下文能减少“遗忘”细节的情况。问题是长上下文会增加成本和延迟，所以只有在它确实能防止错误时再使用。

可靠性是一个被忽视的强项。有些模型更一致地遵守指令（格式、风格、约束）。这听起来无聊，但它减少了返工：更少的“请重写为 TypeScript”，更少的缺失文件，更少的 SQL 惊喜。

一个简单规则：当错误代价高时就为质量买单。如果错误可能导致生产故障、泄露数据或浪费数小时的调试时间，选择更谨慎的模型，即使它更慢也要值得。

例如，编写按钮微文案可以容忍几次迭代。但更改支付流程、数据库迁移或认证检查则需要选择谨慎且一致的模型，即使每次运行费用更高。如果你使用支持多模型族的平台（如 Koder.ai），在这些场景下切换模型能迅速体现回报。

实用的任务地图（何时使用哪类模型）

如果你想为每个构建任务选择最佳 LLM，停止用模型名思考，开始用“层级”思维：fast-cheap（快速廉价）、balanced（平衡）、reasoning-first（以推理为先）。在同一项目乃至同一功能内，你可以混合使用这些层级。

这里有一张可以放在你的待办旁的简单地图：

一个有用的规则：当错误易被发现时使用“快速”模型，当错误代价高时使用“强力”模型。

在快速模型上比较安全的任务：文案编辑、小的 UI 调整、重命名、简单辅助函数和格式化。快速模型风险更高的任务：任何涉及数据（SQL）、认证、支付或跨文件重构的工作。

一个现实流程示例：你需要一个新的设置页面。用平衡模型草拟 React 组件。切换到以推理为先的模型来审查状态处理与边缘情况。然后用快速模型打磨 UI 文案。在 Koder.ai，上述步骤常在同一聊天中完成：为不同步骤分配不同模型，避免在不需要的地方耗费额度。

快速混合规则

• 先用快的草拟，再用慢的验证。
• 对任何无法“目测测试”的东西使用以推理为先的模型。
• 在一次完整的重构过程中保持使用同一模型以避免风格漂移。
• 修复后让第二个模型复查是否遗漏副作用。

UI 文案与产品文本：优先速度并辅以快速 QA

对于 UI 文案，目标通常是清晰而非惊艳。对于按钮标签、空状态、帮助文本、错误信息和简短引导步骤等微文案，快速且低成本的模型是默认选择。你会获得快速迭代，这比完美措辞更重要。

当代价更高或约束更严格时，使用更强的模型，包括跨多屏保持语气一致、必须保持确切含义的改写、敏感文本（结算、隐私、安全）或任何可能被解读为承诺的内容。如果你在为每个构建任务挑选最佳 LLM，这是节省时间和额度最简单的地方之一：先快后需要时再升级。

提升结果比换模型更有效的提示技巧：

• 粘贴 3-5 个品牌语音示例（短即可）。
• 列出禁用的短语和产品绝不使用的词。\n- 指定阅读级别与长度限制（例如低于 60 字符）。\n- 提供精确的 UI 上下文（屏幕、用户目标、下一步发生什么）。

快速 QA 花一分钟就能防止长时间的小混乱。发布前检查：

• 二义性：用户能否产生两种以上的理解？
• 宣称：是否承诺了你无法保证的结果？
• 术语：不同地方是否使用一致的词（例如 “snapshot” vs “backup”）？
• 语气：错误信息是否平静，按钮是否直接？
• 本地化：翻译后是否仍然通顺？

示例：在 Koder.ai，中等速度的模型可以草拟一个 “Deploy” 按钮工具提示，而更强的模型可以改写定价页面的文案，确保 Free、Pro、Business、Enterprise 之间的一致性且不添加新承诺。

React 组件：为正确性而非创造性选择模型

对于 React 组件，只有当表面范围很小的时候最快的模型才通常“足够好”。比如一个按钮变体、间距修正、两个字段的简单表单，或从 flex 切到 grid 的布局替换。如果你能在一分钟内审查结果，那么速度获胜。

一旦出现状态、副作用或真实用户交互，就选择更强的编码模型，即使它更贵。额外的时间通常比随后调试一个不稳定的组件便宜得多。这在状态管理、复杂交互（拖拽、去抖搜索、多步骤流程）和可访问性方面尤为重要，因为自信但错误的答案会浪费数小时。

在模型编写代码前，给出约束。简短的规范能阻止“有创意”的组件不符合你的应用。

• 使用 TypeScript 和目标 React 版本
• 定义组件 API（props、事件、默认值）
• 列出 UI 状态（loading、empty、error、disabled）
• 指明可访问性需求（键盘、ARIA、焦点顺序）
• 提到边缘情况（长文本、慢网络、双击）

一个实用示例：构建 UserInviteModal。快速模型可起草模态布局和 CSS；但更强的模型应处理表单验证、异步邀请请求以及防止重复提交。

要求输出格式以便可直接发布，而不是仅仅代码片段：

• 仅组件代码（没有无法编译的占位符）
• 简短说明难点（状态、effect、memoization）
• 小型测试计划（点击什么、预期发生什么）
• 可访问性检查备注（tab 顺序、焦点陷阱、标签）

如果你使用 Koder.ai，请求生成组件后先做快照再集成。这样如果“正确性”模型引入了细微回归，回退只需一步而不是清理工程。这种做法契合“为每个构建任务选择最佳 LLM”的思路：只在错误代价高的地方为深度付费。

SQL 任务：优先准确性与安全性

SQL 是一个小错误可能演变成大问题的地方。看起来“对”的查询也可能返回错误的行、运行缓慢或修改了不该触碰的数据。对于 SQL 工作，默认将准确性与安全性放在首位，然后再考虑速度。

当查询涉及复杂的 joins、window 函数、CTE 链或任何性能敏感的部分时，使用更强的模型。同样地，schema 更改（迁移）在顺序与约束上也很关键。对于简单的 SELECT、基本过滤与 CRUD 脚手架，且你能快速目测结果时，较便宜的模型通常够用。

防止错误 SQL 的提示方法

获取正确 SQL 的最快方法是去除猜测。包含 schema（表、键、类型）、你需要的输出形状（列与含义），以及几行示例数据。如果你是在 PostgreSQL 应用中（Koder.ai 项目中常见），请说明，因为不同数据库的语法与函数不同。

一个有效的小提示示例：

“PostgreSQL。表：orders(id, user_id, total_cents, created_at), users(id, email)。返回：email, total_spend_cents, last_order_at，针对过去 90 天内至少有 3 个订单的用户。按 total_spend_cents 降序。若需要，请包含索引建议。”

在运行任何写操作前，加入快速安全检查：

• 要求先返回 SELECT 预览再进行任何 UPDATE/DELETE。
• 写操作必须包含 WHERE 子句（或明确允许全表变更）。
• 要求迁移的事务与回滚方案。
• 索要边缘情况（NULL、重复、时区）。
• 要求模型解释为什么 join 键是正确的。

这种方式比追逐“快”答案然后回滚更省时间和额度。

重构：选择谨慎且一致的模型

重构看起来很容易，因为并非构建“新”功能，但它风险更高，因为目标是保持行为完全不变。一个喜欢“创造”的模型、重写过多或“改进”逻辑，可能会悄悄破坏边缘用例。

对于重构，偏好遵守约束、保持改动最小并解释每个改动为何安全的模型。延迟不如信任重要。为谨慎的模型多付一点往往能省下数小时的调试时间，这就是为什么这一类在“为每个构建任务选择最佳 LLM”地图中很重要。

如何提示以保证重构安全

明确列出不能改变的内容，不要指望模型从上下文中推断出来。

• 列出硬约束：公共 API、props 形状、路由、DB schema、输出与错误消息
• 说明“行为相同”具体含义：相同测试通过、相同 UI 状态、相同查询结果
• 要求最小 diff："除非必要否则不重命名" 且 "非格式化的改动不做"
• 要求快速自检："在编码前指出任何行为变更风险"

先要方案（再编码）

一个简短方案能让你早期发现风险。要求列出步骤、风险、会改动哪些文件以及回滚方法。

示例：你想把一个混合状态逻辑的 React 表单重构为单一 reducer。一个谨慎的模型应提出分步迁移方案，指出验证与 disabled 状态相关的风险，并建议先运行现有测试（或添加 2-3 个小测试）再做最终修改。

如果你在 Koder.ai 上做这类操作，重构前后做快照并在测试通过后再合并，这样如果出问题回退只需一步。

修复 bug：推理胜过速度

修 bug 时，最快的模型通常不是最快完成工作的路径。修 bug 大多是阅读：你需要理解现有代码，把它与错误联系起来，并尽量少改动。

一个好的工作流无论技术栈如何都相同：重现 bug、定位发生处、提出最小且安全的修复、验证，然后添加一条小护栏防止其回归。对于“为每个构建任务选择最佳 LLM”，这是你应选择以推理和强代码阅读能力著称的模型的情形，即使它更贵或响应更慢。

为获得有用答案，请给模型正确的输入。模糊的 “它崩溃了” 会导致猜测：

• 精确的错误文本与堆栈（完整，不要概述）
• 重现步骤（逐步点击或 API 调用）
• 预期行为 vs 实际行为
• 相关的代码文件或函数（以及配置/环境细节）
• 你已尝试过的办法（避免重复建议）

要求模型在修改代码前先解释诊断原因。如果它不能清楚指出出错的行或条件，就不应该直接打补丁。

在它提出修复后，要求一个简短的验证清单。例如，如果一个 React 表单在重构后会提交两次，清单应包括 UI 和 API 行为的验证步骤：

• 使用相同复现步骤确认 bug 已修复
• 运行最近的单元或集成测试（或添加一个小测试）
• 检查共享相同步骤的相关流程
• 审查日志是否有新警告或错误
• 尝试一个之前有风险的边缘用例

如果你使用 Koder.ai，请在应用变更前做快照，验证后再回滚（如果修复引入新问题）。

逐步方法：如何为具体任务挑选模型

先用普通话描述工作："写入职引导文案" 与 "修复不稳定的测试" 或 "重构 React 表单" 是不同的。标签很重要，因为它告诉你输出需要多严格。

接着选择本次运行的主要目标：你需要最快的答案、最低的成本，还是最少的重试？如果你要交付代码，往往“更少重试”更重要，因为返工比稍贵的模型更耗成本。

选择最佳 LLM 的一个简单办法是：从可能成功的最便宜模型开始，只在出现明显预警时再升级。

• 按风险对任务分类：低风险（文案、标签）、中等（新 UI 组件）、高风险（SQL 更改、认证、支付）、或“未知”（bug）。
• 决定今天要优化什么：速度、成本或更少来回的正确性。
• 用预算模型做第一次尝试，但如果出现缺失边缘情况、摇摆不定的假设、不一致的格式或重复的小错误就升级。
• 为每类任务保留一个标准提示和短验收检查（在粘贴到应用前必须为真）。
• 记录胜出方案：使用的模型、提示，以及之前失败的原因。

例如，你可能用便宜模型开始一个新的 "Profile Settings" React 组件。如果它忘记了受控输入、破坏了 TypeScript 类型或忽略了你的设计系统，就为下一轮切到更强的“代码正确性”模型。

如果你在 Koder.ai 上工作，把模型选择当成工作流中的路由规则：先快速草稿，再用规划模式和更严格的验收检查处理可能破坏生产的部分。找到合适路径后保存它，下次构建就离完成更近了。

常见浪费时间与额度的错误

浪费预算最快的方式是把每个请求都当成需要最昂贵模型的工作。对于小的 UI 调整、重命名按钮或写短错误信息，顶级模型往往只带来抛光而非真正价值——你在为不必要的算力付费。

另一个常见陷阱是模糊的提示。如果你不说明“完成”的标准，模型就得猜测。那猜测会变成额外的来回、更多的 token 和更多的重写。模型本身并不是“坏”的，是你没有给出目标。

实际构建中最常见的错误有：

• 为简单工作（文案编辑、简单 React 标记或格式化 JSON）支付顶级价钱
• 提出“修复这个 bug”却没有给出复现步骤、预期行为和精确错误信息
• 跳过验证（不运行单元测试、不做 UI 点击验证、不进行 SQL EXPLAIN 或结果抽查）
• 允许模型一次性重构多个文件，这会让审查变慢且回退风险增加
• 在一个提示里混合多个目标（新文案 + 新架构 + 新代码），导致输出混乱

一个实用示例：你请求“改进结账页面”并粘贴了组件代码。模型同时修改 UI、状态管理、文案和 API 调用。现在你无法判断引入新 bug 的原因。更便宜、更快的路径是拆分请求：先做文案备选，再做小的 React 改动，最后单独做 bug 修复。

如果你使用 Koder.ai，重要习惯是：在大改动前做快照以便快速回退，并在重大架构决策上使用规划模式。这一习惯本身就能帮你遵循“为每个构建任务选择最佳 LLM”的原则，而不是把所有事都交给同一个模型。

快速清单、现实示例与下一步

如果你想为每个构建任务选择最佳 LLM，一个简单的例行胜过盲目猜测。先把工作拆成小块，然后将每块匹配到你需要的模型行为（快速草稿、谨慎编码或深度推理）。

在点击 “运行” 前的快速清单

作为最后的护栏，避免浪费时间与额度：

• 定义输出类型：文案、UI、SQL 或修复（每个提示只要一个目标）。
• 按风险挑模型：低风险草稿可用快的；涉及数据与逻辑的工作应谨慎。
• 要求“差异式更改”并列出边缘情况（空状态、错误、加载）。
• 为数据相关工作加入一项安全检查（参数、约束、可回滚的迁移）。
• 若结果要发布，使用更强模型重跑同一提示作为最终审查。

现实示例：新增设置页

假设你需要一个新的设置页，包含： (1) 更新的 UI 文案，(2) 带表单状态的 React 页面，以及 (3) 一个新的数据库字段 marketing_opt_in。

先用快速、低成本的模型起草微文案和标签。然后切到更强的“正确性优先”模型完成 React 组件：路由、表单验证、加载与错误状态、保存时禁用按钮。

对于数据库更改，使用谨慎模型来编写迁移与查询更新。要求包含回滚计划、默认值以及如果需对现有行做回填的安全步骤。

为了安全通过验收：确认键盘焦点与标签、测试空与错误状态、验证查询参数化，并对任何读取用户设置的屏幕做小范围回归测试。

下一步：在 Koder.ai 中，针对不同任务尝试 OpenAI、Anthropic 与 Gemini 模型，而不是一律用同一模型。对高风险变更使用 Planning Mode，并在尝试时依赖快照与回退机制。