简短答案
不要只按模型名称选择。先确认当前工具需要哪种协议和 Key group，再按任务类型、质量、速度、上下文长度和成本选择模型。 如果你使用 LLMEasy，Claude Code 优先使用 Claude 分组；Codex、Cursor、Cline、OpenCode、OpenClaw 等外部工具优先使用 GPT 分组。Model ID 以模型广场中可复制的名称为准。什么时候需要它
- 你不知道该用 Claude 分组还是 GPT 分组
- 你在 Claude Code、Codex、Cursor、Cline 等工具之间切换
- 你遇到模型可用但成本太高、速度太慢或上下文不够
- 你要为批量任务选择更便宜的模型
- 你想把同一个 API gateway 接入多个 AI 编程工具
先看工具，再看模型
模型选择的第一步不是比较模型榜单，而是确认客户端需要哪种协议。| 使用场景 | 推荐 Key group | 常用 Base URL |
|---|---|---|
| Claude Code | Claude 分组 | https://www.llmeasy.ru |
| Claude Desktop Gateway | Claude 分组或按本地 gateway 配置 | 按对应 Gateway 配置 |
| Codex CLI | GPT 分组 | https://www.llmeasy.ru/v1 |
| Cursor | GPT 分组 | https://www.llmeasy.ru/v1 |
| Cline | GPT 分组 | https://www.llmeasy.ru/v1 |
| OpenCode / OpenClaw | GPT 分组 | https://www.llmeasy.ru/v1 |
model not found、认证失败或请求格式错误。
按任务类型选择
| 任务类型 | 优先考虑 |
|---|---|
| 复杂代码、架构设计、长任务 | 推理能力、上下文窗口、工具调用稳定性 |
| 日常问答、轻量生成 | 响应速度、成本 |
| 批量翻译、分类、摘要 | 单价、吞吐、稳定性 |
| 代码审查、技术文档 | 代码理解能力、长上下文、输出稳定性 |
| 探索型任务 | 先用中等成本模型试跑，再切换到更强模型处理关键步骤 |
推荐做法
- 先确认工具支持 OpenAI-compatible 还是 Anthropic-compatible API。
- 根据工具选择 Claude 分组或 GPT 分组。
- 到模型广场复制当前可用的 Model ID。
- 用一个小任务测试输出质量、速度和成本。
- 查看 dashboard 中的用量记录，再决定是否长期固定该模型。
- 对复杂任务保留一个更强模型作为备用，不要只配置一个模型。
常见误区
- 只看展示名称，不确认 Model ID。
- 把 Claude 分组的模型填到 GPT / OpenAI-compatible 工具里。
- 把 GPT 分组的模型填到 Claude Code 的 Anthropic-compatible 配置里。
- 以为最新模型一定适合所有任务。
- 只比较输出质量，不看上下文窗口、速度和成本。
- 不做小任务测试，直接把生产流量切到新模型。
关于 LLMEasy
LLMEasy 提供统一的 API Key、余额和用量记录。你可以在同一个 dashboard 中管理模型调用，但不同工具仍然要使用它支持的协议和 Key group。 简单记法：- Claude Code 看 Claude 分组和
https://www.llmeasy.ru - Codex、Cursor、Cline、OpenCode、OpenClaw 看 GPT 分组和
https://www.llmeasy.ru/v1