模型配置参考 - 代码设计师AI编程软件支持的LLM模型

🔀 模型路由策略

基于任务特性自动路由到最优模型，在成本、速度和精确度之间找到平衡。

决策维度	路由逻辑	示例
语言	中文提问/中文代码 → 优先国产模型（千问、DeepSeek）；英文/多语言 → Claude、GPT	中文 Bug 修复 → deepseek-chat
代码类型	前端/样式 → Claude (Sonnet)；后端/架构 → GPT-4o 或 DeepSeek；全栈 → Sonnet 或 GPT-4o	UI 调整 → claude-3.5-sonnet
推理强度	需要深度分析（等级 2+）→ 优先思维链模型（DeepSeek-R1、Gemini Thinking）	根因分析 → deepseek-reasoner
上下文长度	超过 32K → Gemini 1.5 Pro (200K) 或 GPT-4o (128K)	全项目诊断 → gemini-1.5-pro
速度要求	实时操作（等级 0）→ 快速模型（Haiku、Flash、qwen-turbo）	格式化文本 → gemini-1.5-flash
成本	预算紧张 → 国产模型或 4o-mini；重要任务 → 高端模型	日常修复 → qwen-plus

🗂️ 分级模型池配置

为每个质量等级配置模型池，根据任务特性自动路由到最佳模型。

等级 0 – 纯机械操作

模型	适合场景	特点
gemini-1.5-flash	英文环境、非中文文本处理	极速、超低延迟
qwen-turbo	中文文本格式化、简单翻译	中文优秀、成本低
deepseek-chat	简单脚本执行、文件复制等	性价比高、代码基础好
gpt-4o-mini	多语言混合环境	OpenAI 生态、兼容性好

混合策略

按源语言自动选择，中文优先 qwen-turbo，英文优先 gemini-1.5-flash；若有代码片段则用 deepseek-chat。

等级 1 – 标准任务（默认）

模型	适合场景	特点
claude-3.5-sonnet	前端/全栈开发、复杂工具调用	编码最强、工具编排优秀
gpt-4o	后端开发、多步骤任务	推理全面、上下文 128K
deepseek-chat	中文项目、成本敏感场景	国产第一梯队、代码能力强
qwen-max	中文复杂业务逻辑	中文理解力顶级

混合策略

默认主力：claude-3.5-sonnet（处理大部分编码任务）。中文任务或国内 API：自动切换 deepseek-chat 或 qwen-max。超长上下文需求：任务描述超过 32K 时选用 gpt-4o。高并发或预算限制：降级至 deepseek-chat 或 qwen-max。

等级 2 – 深度分析/修复

模型	适合场景	特点
deepseek-reasoner (R1)	复杂根因分析、逻辑推理	思维链模式、逐步推理
claude-3.5-sonnet	架构诊断、跨模块分析	分析质量高、安全保守
gpt-4o	长上下文全局分析	128K 上下文、可加载整个模块
gemini-2.0-flash-thinking	多模态分析（如图表、日志截图）	推理+视觉、适合混合输入

混合策略

首选推理模型：deepseek-reasoner 进行步进式诊断。若推理失败或需外部知识：退至 claude-3.5-sonnet 或 gpt-4o。涉及大量日志/截图：调用 gemini-2.0-flash-thinking 进行多模态分析。

等级 3 – 战略/重构

模型	适合场景	特点
claude-3-opus	安全关键决策、架构选型	最保守、幻觉率最低
gemini-1.5-pro	全栈代码库分析（200K+）	超长上下文、可加载整个项目
gpt-4o	多方案对比、重构计划	均衡能力、极长上下文
deepseek-reasoner	需要严格推理链的重大决策	可审计的推理过程

混合策略

决策生成：双模型并行，claude-3-opus 和 gemini-1.5-pro 同时输出方案，由 PM 融合。长上下文加载：优先 gemini-1.5-pro 读取全项目代码。逻辑自洽检查：将方案输入 deepseek-reasoner 验证逻辑漏洞。降级保障：任一模型不可用时，gpt-4o 作为通用替代。

📋 实施建议

步骤	说明
定义模型组	每个等级一个模型组，列出候选模型及优先级
路由规则	基于 task_description 的语言检测、关键词和上下文长度动态选择模型
Fallback 链	若首选模型超时或返回错误，自动尝试下一个候选
成本控制	统计每个等级的平均花费，必要时调整候选顺序

🔌 服务端 API 对接

多语言服务端接入模型配置服务接口，向客户端提供可用的 AI 模型列表及其配置信息。

接口概述

🎯

接口功能

该接口用于向客户端提供可用的 AI 模型列表及其配置信息，包括 API 地址、认证密钥、模型限制等。

📋

适用场景

用户身份验证
模型配置信息获取
API 密钥分发
模型能力查询

数据结构规范

响应根对象

字段名	类型	必填	说明
status	string	是	请求状态，成功时必须为"ok"
data	object	是	包含 token 和 models 列表的数据对象

Data 对象结构

字段名	类型	必填	说明
token	string	是	认证令牌，用于后续请求的身份验证
models	array	是	Model 对象的数组

Model 对象结构

字段名	类型	必填	说明
api	string	是	模型服务的 API 地址
type	string	是	模型类型标识符
name	string	是	模型的显示名称
key	string	是	调用该模型所需的密钥
text	string	是	模型的文本标识
level	number	是	模型等级（整数）
maxTokens	number	是	模型支持的最大上下文长度

请求规范

请求信息

方法：POST
URL：/api/user/login
Content-Type：application/json

请求参数

Username (string, 必填) - 用户名（首字母大写）
password (string, 必填) - 密码（全小写）
method (string, 必填) - 固定为"Login"

{
    "Username": "admin",
    "password": "123456",
    "method": "Login"
}

响应规范

✅

成功响应（200 OK）

❌

失败响应（400 Bad Request）

// 成功响应示例
{
    "status": "ok",
    "data": {
        "token": "your_generated_jwt_or_token_string",
        "models": [
            {
                "api": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions",
                "type": "qwen",
                "name": "qwen-plus",
                "key": "sk-your-actual-api-key-here",
                "text": "qwen-plus",
                "level": 0,
                "maxTokens": 256000
            }
        ],
                "v-models": [
            {
                "api": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions",
                "type": "qwen",
                "name": "qwen-vl-plus",
                "key": "sk-your-actual-api-key-here",
                "text": "qwen-vl-plus",
                "level": 0,
                "maxTokens": 256000
            }
        ]
    }
}

// 失败响应示例
{
    "status": "error",
    "message": "Invalid username or password"
}

开发实现指南

🔷

.NET (C#) 实现

使用 ASP.NET Core Web API
通过 Controller 处理请求
利用内置 JSON 序列化
注意字段命名约定

🐘

PHP 实现

使用 Slim 或 Laravel 框架
通过 php://input 获取原始请求数据
使用 json_decode/json_encode 处理 JSON
设置正确的 Content-Type 头

☕

Java (Spring Boot) 实现

使用 @RestController 注解
通过 @RequestBody 接收 JSON 参数
利用 Spring 的自动序列化功能
注意字段的 getter/setter 方法

测试用例

// 正常场景 - 输入
{
    "Username": "testuser",
    "password": "testpass",
    "method": "Login"
}

// 正常场景 - 预期输出
{
    "status": "ok",
    "data": {
        "token": "valid_token_string",
        "models": [{
            "api": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions",
            "type": "qwen",
            "name": "qwen-plus",
            "key": "sk-test-key",
            "text": "qwen-plus",
            "level": 0,
            "maxTokens": 256000
        }]
    }
}

// 异常场景 - 输入
{
    "Username": "wrong",
    "password": "wrong",
    "method": "Login"
}

// 异常场景 - 预期输出
{
    "status": "error",
    "message": "Invalid credentials"
}

部署注意事项

环境配置：确保 HTTPS 加密传输，配置合适的 CORS 策略，设置合理的请求超时时间，配置 API 限流机制
监控与日志：记录关键操作日志，监控接口调用频率，设置异常告警机制，定期审计安全日志
版本管理：使用语义化版本号，保持向后兼容性，提供版本迁移指南，建立变更通知机制

🔒 安全加固措施

使用 HTTPS 加密所有通信，对密码进行哈希存储，实施密钥轮换策略，定期进行安全审计。API 密钥不应硬编码在代码中。

⚡ 性能优化建议

使用连接池管理数据库连接，对频繁访问的数据进行缓存，异步处理耗时操作，优化数据库查询语句。

📖 模型配置参考

等级 0 – 纯机械操作

等级 1 – 标准任务（默认）

等级 2 – 深度分析/修复

等级 3 – 战略/重构

接口概述

接口功能

适用场景

数据结构规范

响应根对象

Data 对象结构

Model 对象结构

请求规范

请求信息

请求参数

响应规范

成功响应（200 OK）

失败响应（400 Bad Request）

开发实现指南

.NET (C#) 实现

PHP 实现

Java (Spring Boot) 实现

测试用例

部署注意事项