模型选择策略

不同任务用不同模型，能在保证质量的前提下省下数倍费用（Haiku 与 Opus 模型倍率差约 5×）。

模型 tier 速查

Claude 系列

模型	速度	价格	推理	适用
`claude-haiku-4-5-20251001`	⭐⭐⭐⭐⭐	$	⭐⭐⭐	subagent、摘要、分类
`claude-sonnet-4-6`	⭐⭐⭐⭐	$$	⭐⭐⭐⭐	日常编码、重构
`claude-opus-4-6` / `claude-opus-4-7`	⭐⭐⭐	$$$$	⭐⭐⭐⭐⭐	复杂架构、长上下文
`claude-opus-4-8` / `claude-fable-5`	⭐⭐	$$$$$	⭐⭐⭐⭐⭐	顶级推理

Shuro 没有独立的 -thinking 模型别名。需要深度推理时，直接在请求里开启 thinking 参数（Claude Code 里用 /think 或 ultrathink 提示词触发）。

GPT 系列

模型	速度	价格	推理	适用
`gpt-5.4-mini`	⭐⭐⭐⭐⭐	$	⭐⭐⭐	轻量任务、批量处理
`gpt-5.4`	⭐⭐⭐⭐	$$$	⭐⭐⭐⭐	通用编码
`gpt-5.5`	⭐⭐⭐⭐	$$$$	⭐⭐⭐⭐⭐	最新主力 / Codex CLI 首选

任务 → 模型推荐

你要做什么	推荐模型	备选
单文件函数补全	Haiku 4.5	Sonnet 4.6
多文件重构	Sonnet 4.6	Opus 4.7
架构设计讨论	Opus 4.7	Sonnet 4.6（开 thinking）
长代码库分析（>100k tokens）	Opus 4.7	claude-fable-5
Debug 难 bug	Opus 4.7（开 thinking）	gpt-5.5
写测试	Sonnet 4.6	Haiku 4.5
翻译/总结	Haiku 4.5	gpt-5.4-mini
写文档	Sonnet 4.6	gpt-5.4
Codex agentic 编码	gpt-5.5	Opus 4.8
视觉理解	claude-opus-4-8	gpt-5.4

长上下文提示：Shuro 模型目录标注 Claude 的 Opus / Sonnet / Fable 系列均为原生 1M 上下文（Haiku 为 200K）。

Claude Code 推荐配置

~/.claude/settings.json：

json

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://shuro.vip",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<您的 key>",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-4-5-20251001",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-sonnet-4-6",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-4-7"
  },
  "model": "claude-opus-4-7"
}

关键：让 subagent / 后台调用走 Haiku（保持默认映射），主任务用 Opus。这样：

subagent（话题命名、摘要）便宜约 5×（模型倍率 0.5 vs 2.5）
主对话保持顶级质量
整体成本控制在合理区间

别把 Haiku 改成 Opus

新手最爱犯的错：以为"全用 Opus 质量更高"。结果每次会话成本翻约 5×，而 subagent 用 Haiku 完全够用。

何时开启 thinking

场景	开 thinking	别开
编译报错怎么修	✅
算法/数据结构难题	✅
重构方案选择	✅
CSS 调样式		❌ 不需要思考
翻译/文档		❌ 浪费钱
简单 CRUD		❌ 浪费钱

开启 thinking 会明显增加输出 token 和延迟，只在真需要推理时开。

切换成本

每切一次模型可能丢失 prompt cache（不同模型缓存隔离）。编码会话中尽量保持单一模型，让 cache 持续积累。

模型质量评估

Shuro 不保证所有模型都能达到官方水平。自测命中率 + 实际输出质量是最可靠的评估方式：

准备 10 个你常用的 prompt
在官方账号 + Shuro 各跑一遍
对比输出质量、延迟、命中率
用 LLM Probe 等工具做定量比较

详见验证服务真伪。

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任务 → 模型 推荐 ​

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何时开启 thinking ​

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