在AI编程中，我们出于成本、效率的考量，有时候需要切换模型来完成不同的任务，任务类型不同，我们可以选择能力能够覆盖该任务的最低成本模型（配合工具）来解决，从而降低成本。
模型及工具的特质
目前，我们主流的编程工具有很多，但是背后的大模型无非是Claude、GPT、Gemini。而这些模型，所配合的编程工具（主要指编程Agent），往往只有固定搭配才能发挥出最佳效果。例如Claude配Claude Code，GPT配Codex，Gemini配Antigravity。在其他工具中使用这些模型，则需要看这些工具自己构建的Agent是否足够聪明，架构足够好，毕竟，它们无法获得来自模型厂商的针对性优化。
任务类型
在编程中，存在非常多的任务类型，作为开发者，在开发过程中，其实很少去关注这些类型，只是一味的让AI帮忙去完成任务，而AI能够识别任务的类型，但是，不能主动切换模型去干活。
我认为，目前可以总结出如下的任务类型。
创意性构建任务
这类任务有一个大致的轮廓目标，让AI在现在的基础上，按开发者的想法，从0到1构建出一个新的产品、功能、模块等。这种任务往往是开发者希望AI可以自由发挥，最后给出一个能够及格的结果。而AI在面对这种任务的时候，往往可以表现的很好。
结构性调整任务
这类任务目标非常明确。例如“把logo往上调一点”“banner改成浅绿色”“把请求日志写到日志文件中”等等。这类任务的特征是，在现有的代码基础上，做结构性的调整，具有非常强的参考基点，即“当前什么状态，调整完变成怎么样”。开发者仅仅从视觉上或经验上给予AI指令。
探索性调整任务
这类任务的目标明确，但是实施过程不明确。例如“当前用户点击后，界面会跳一下，我希望它不要跳，请修复”，用户提供了明确的目标，但是造成问题的原因，以及解决的办法，需要AI自己去探索。我们在开发中，遇到BUG，往往就是这种情况。
破坏性重构任务
这类任务，需要对之前的方案推倒重来。例如“当前用户必须在KYC之后才能领券，现在，我们需要将KYC验证置后到用户消费时，用户可以先抢券”，类似这种对原有业务逻辑方案的重构任务。在这类问题中，开发者往往只能描述前后方案，而不能具体的指导AI应该如何调整。面对这类任务，我们必须开启Plan模式，最好是Spec模式，以避免全盘破坏。
全流程自动任务
这类任务往往是提供了明确的执行步骤，第一步该干什么，第二步该干什么，都安排的明明白白，开发者希望AI可以按照步骤，一步一步的完成。这种任务可能在目的上与上面的任务有一定的重叠，但是当多个目标被流程化之后，它的目的就不再是单一目标，而是递进式目标。这种任务往往要求AI工具能够提供更优秀的计划模式，在执行任务过程中，能够提供优秀的反馈机制。另外，这类任务往往还会加入更多的自审查机制，因此会消耗更多的token。
不同任务的应对策略
针对不同的任务的特征，我们最好挑选不同的工具和模型来应对，以降低成本，同时又能准确覆盖任务的要求。
我提供了如下搭配，以应对不同的任务需求。
Google stitch + aistudio + gemini 3 pro
这是目前创建产品原型的最佳拍档，没有之一。当你有了创意想法之后，你可以通过gemini为你生成一份产品创意文档，这份文档需要详细描述产品的概念和UI设计。之后，你拿着这份文档，借助stitch，就可以生成非常不错的界面效果。在将stitch的成品导出到aistudio，加工为可交互的前端原型。如此一来，一份精美的产品原型就做好了。
opencode + grok fast
这是一个免费组合，grok fast速度非常快，性能又还可以，可以应对很多简单调整任务。比如你想让它修改一下按钮的位置、卡片的背景色，它可以手到擒来。你也可以把它用在一些稍微复杂一点的结构性调整。但是，它无法承担更重的深度探索任务，grok fast毕竟能力有限。
claude code + claude-sonnet-4.5
这是一个通用组合，可以解决大部分开发任务。它可以应付探索性调整任务，当你需要对现有的项目进行调整，但是，你又不知道应该怎么该，不知道如何技术性描述时，claude code配合claude sonnet模型，可以帮助你主动理解。它会自动去理解代码，寻找可靠的解决方案，并付诸实践。它有足够的编程知识，可以覆盖绝大多数编程场景。
codex + gpt-5.2-codex
这套组合，可以解决相对比较复杂，需要深度探索的任务。在我们的开发中，偶尔会遇到那种，需要非常深度去挖掘，才能找出问题的情况。或者，有时候，需要做比较有破坏性的架构调整时，也需要一个稳健的专家来辅助。gpt-5.2-codex具有非常深厚的专家知识，它用时间换空间，虽然整个执行过程消耗比较长的时间，但是，最终总能给一个比较满意的结果。因此，很多难啃的骨头，我们都可以使用这套组合。
结语
本文的核心思想，是通过对不同类型的任务，选择不同的工具搭配模型来降低成本。以目前AI的成本来说，要使用上高端的模型，其实还是比较费钱的，而通过主动选择策略，是一个不错的节约成本的方法。
2026-01-17 115
