指南

2026 最适合写代码的 LLM:价格、上下文与厂商佐证

没有「唯一最好」的写代码 LLM;通用排名通常把测量不同东西的评测混在一起。能诚实比较的是:每个模型跑一份真实编程智能体工作量要花多少、文档记载多长的上下文、支不支持工具调用与思考,以及厂商实际发布了什么。这份指南把 ATP 上所有能写代码的模型都这样比一遍。

能写代码的模型

35个模型
支持工具调用的文本模型

厂商

7
Qwen (Alibaba) · DeepSeek · Google · Moonshot (Kimi) · Z.ai · Anthropic · OpenAI

每个智能体任务最低成本

USD
$0.02
qwen-3-7-flash

文档记载 ≥1M 上下文

11个模型
—:原厂未公布。
01 / 选用

短名单:选 X,如果…

这是阅读顺序,不是排名。每一项都写明适用场景与背后的厂商说法;价格为 ATP 刊例价。

Claude Sonnet 5claude-sonnet-5$3.00 / $15.00 · 1M

适合你,如果 你想要一个在 Claude Code 这类工具里运行智能体式开发的默认模型。

Anthropic 称它为最具智能体能力的 Sonnet——规划、实现、调试、大型重构都强——并表示它在智能体与编程评测上大幅缩小与 Opus 4.8 的差距。

Anthropic — Introducing Claude Sonnet 5
GPT-5.5gpt-5.5$5.00 / $30.00 · 1.05M

适合你,如果 你的智能体运行在 OpenAI/Codex 工具链上,而且在意每个任务的 Token 用量。

OpenAI 表示 GPT-5.5 的每 Token 延迟与 GPT-5.4 相当,但完成相同 Codex 任务所用的 Token 少很多。

OpenAI — Introducing GPT-5.5
GLM-5.2glm-5-2$1.40 / $4.40

适合你,如果 你要把整个代码库交给智能体,需要开放权重模型上的长窗口。

Z.ai 把 GLM-5.2 定位在项目级代码库接手与长程重构、1M Token 上下文,并自报 Terminal-Bench 2.1 得分 81.0、SWE-bench Pro 62.1。

Z.ai developer docs — GLM-5.2 overview
Claude Opus 4.8claude-opus-4-8$5.00 / $25.00 · 1M

适合你,如果 任务难到失败一次比贵一点的刊例价更花钱——把它当升级用的那一档。

Anthropic 表示它在智能体式编程上有进步,并推出让 Claude Code 分派、验证并行子智能体的动态工作流;文档记载 1M Token 上下文。

Anthropic — Introducing Claude Opus 4.8
02 / 成本

编程智能体的成本,逐个模型算

ATP 上所有能写代码的模型,用同一份编程智能体工作量、按刊例价计算。刻度条比较的是不含缓存的每月成本。

每任务模型调用
30
每次调用输入
20,000
每次调用输出
1,000
每月任务数
10 × 100 = 1,000

每月成本(现行价格)

USD
编程智能体的成本,逐个模型算
模型价格上下文每个任务每月缓存命中 80%每月 · 相对 · 对数刻度
Qwen 3.7 Flashqwen-3-7-flash$0.03 / $0.13≤32K—$0.02$22$10
Qwen Plus Characterqwen-plus-character$0.115 / $0.287—$0.08$78$33
Qwen 3.6 Flashqwen-3-6-flash$0.165 / $0.99≤256K—$0.13$129—
DeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flash$0.20 / $0.401M$0.13$132$55
Qwen 3.6 Plusqwen-3-6-plus$0.276 / $1.651≤256K—$0.22$215—
Gemini 3.5 Flash Litegemini-3-5-flash-lite$0.30 / $2.501.05M$0.26$255$125
Qwen 3.7 Plusqwen-3-7-plus$0.40 / $1.60≤256K—$0.29$288$134
Gemini 3 Flash (Preview)gemini-3-flash-preview$0.50 / $3.00—$0.39$390—
DeepSeek V3.2deepseek-v3-2$0.57 / $1.71—$0.39$393$174
Kimi K2.6kimi-k2.6$0.95 / $4.00262K$0.69$690—
Kimi K2.7 Codekimi-k2.7-code$0.95 / $4.00—$0.69$690$325
GLM-5glm-5$1.00 / $3.20200K$0.70$696—
Claude Haiku 4.5claude-haiku-4-5$1.00 / $5.00200K$0.75$750$318
GPT-5.6 Lunagpt-5.6-luna$1.00 / $6.00—$0.78$780—
GLM-5.2glm-5-2$1.40 / $4.40—$0.97$972$434
Qwen 3.6 Maxqwen-3-6-max$1.29 / $7.71—$1.01$1,005—
GLM-5.1glm-5-1$1.54 / $4.84—$1.07$1,069—
Gemini 3.6 Flashgemini-3-6-flash$1.50 / $7.50—$1.13$1,125—
Gemini 3.5 Flashgemini-3-5-flash$1.50 / $9.001.05M$1.17$1,170—
Qwen 3.8 Maxqwen-3-8-max$2.00 / $6.00—$1.38$1,380$540
Gemini 3.1 Pro (Preview)gemini-3-1-pro-preview$2.00 / $12.00—$1.56$1,560—
DeepSeek V4 Prodeepseek-v4-pro$2.40 / $4.801M$1.58$1,584$528
Qwen 3.7 Maxqwen-3-7-max$2.50 / $7.50—$1.73$1,725$765
GPT-5.6 Terragpt-5.6-terra$2.50 / $15.00—$1.95$1,950—
GPT-5.4gpt-5.4$2.50 / $15.001.05M$1.95$1,950—
Claude Sonnet 5claude-sonnet-5$3.00 / $15.001M$2.25$2,250$954
Claude Sonnet 4.6claude-sonnet-4-6$3.00 / $15.00—$2.25$2,250$954
Kimi K3kimi-k3$3.00 / $15.00—$2.25$2,250$954
Claude Opus 5claude-opus-5$5.00 / $25.001M$3.75$3,750$1,590
Claude Opus 4.8claude-opus-4-8$5.00 / $25.001M$3.75$3,750$1,590
Claude Opus 4.7claude-opus-4-7$5.00 / $25.001M$3.75$3,750$1,590
GPT-5.6 Solgpt-5.6-sol$5.00 / $30.00—$3.90$3,900—
GPT-5.5gpt-5.5$5.00 / $30.001.05M$3.90$3,900—
Claude Fable 5claude-fable-5$10.00 / $50.00—$7.50$7,500$3,180
GPT-5.4 Progpt-5.4-pro$30.00 / $180.001.05M$23.40$23,400—

USD 刊例价,仅供估算。「缓存命中 80%」把 80% 的输入按该模型的缓存读费率计算,只在 ATP 有列缓存读价时显示(未含缓存写入费用)。分段计价的模型适用 20K Token 请求的分段。实际智能体的用量因任务、工具与重试差异很大——请用逐请求记录量你自己的。

03 / 证据

厂商自报的编程能力证据

厂商发布过的编程相关数据,附出处。这些数字来自不同评测套件、版本与运行框架,都是厂商自己跑的——彼此不可比较,我们也不据此排名。

厂商自报的编程能力证据

厂商自报的编程能力证据
模型厂商说法发布者出处
Gemini 3 Flash (Preview)gemini-3-flash-previewSWE-bench Verified 78%GoogleGoogle — Introducing Gemini 3 Flash
Kimi K2.6kimi-k2.6SWE-bench Verified 80.2%、SWE-bench Pro 58.6%Moonshot AIMoonshot AI — Kimi-K2.6 model card (Hugging Face)
Kimi K2.7 Codekimi-k2.7-codeKimi Code Bench v2 62.0(K2.6:50.9)Moonshot AIMoonshot AI — Kimi-K2.7-Code model card (Hugging Face)
GLM-5.2glm-5-2Terminal-Bench 2.1 81.0、SWE-bench Pro 62.1Z.aiZ.ai developer docs — GLM-5.2 overview
GLM-5.1glm-5-1SWE-bench Pro 58.4Z.aiZ.ai developer docs — GLM-5.1 overview
Qwen 3.6 Maxqwen-3-6-max六项编程/智能体评测第一,含 SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.0(来源未列分数)Alibaba (via Decrypt)Decrypt — Alibaba drops Qwen 3.6 Max Preview
Claude Sonnet 5claude-sonnet-5在智能体与编程评测上大幅缩小与 Opus 4.8 的差距AnthropicAnthropic — Introducing Claude Sonnet 5
Claude Haiku 4.5claude-haiku-4-5编程表现与 Claude Sonnet 4 相当,成本三分之一、速度两倍以上(2025 年 10 月)AnthropicAnthropic — Introducing Claude Haiku 4.5
GPT-5.5gpt-5.5完成相同 Codex 任务的 Token 比 GPT-5.4 少很多,每 Token 延迟相当OpenAIOpenAI — Introducing GPT-5.5
04 / 治理

给编程智能体设预算

编程智能体会反复发送代码库上下文、在工具间来回、失败就重试,每完成一个改动消耗的 Token 远高于一次对话。把它当成一个产品面来管:独立的项目、密钥、允许清单与上限。

  • 为智能体开独立项目与密钥,实验不会吃掉生产环境的预算
  • 以固定点数配额当上限,在用量页看「已配额/已使用」
  • 模型允许清单默认不开前沿模型——要升级就刻意升级
  • 用逐请求记录追踪「每完成一个任务花多少点数」与花费最高的模型
编程智能体:10 点成本管控清单
claude-code.sh · project key
# a dedicated project + key for coding agents
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.atptoken.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="atp-•••"
export ANTHROPIC_API_KEY=""
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-5" # must be on the project allowlist
claude

# a model outside the allowlist → 403; spend stops at the project allocation
05 / 常见问题

团队常问的问题

常见问题

5
写代码最好的 LLM 是哪个?
要看工作内容,我们不发布通用排名。智能体式开发的默认模型,常见起点是 Claude Sonnet 5 与 GPT-5.5;低成本的循环步骤可用 Gemini 3 Flash(Preview)或 DeepSeek V4 Flash;要开放权重可选 Kimi K2.7 Code 或 GLM-5.2;最难的任务再升级到 Claude Opus 4.8 这类模型。挑两三个在你自己的代码库上试,比较「每完成一个任务花多少点数」。
哪个 LLM 跑编程智能体最便宜?
按 ATP 刊例价与本页的工作量(每个任务 30 次模型调用、每次输入 20K+输出 1K Token,10 位开发者 × 每人每月 100 个任务)计算,最低的是 Qwen 3.7 Flash,未计缓存约每个任务 $0.02。每 Token 最便宜不等于每完成一个任务最便宜:需要更多步骤或重试的模型,总成本可能更高。
看评测分数就能决定用哪个模型吗?
只能当粗略参考。厂商自报的分数用的是不同套件(SWE-bench Verified、SWE-bench Pro、Terminal-Bench、自家评测)、不同版本与运行框架,一家的数字不能拿来跟另一家比。用它们列出候选,再用你自己的任务实测。
一个编程智能体每个月要花多少?
按本页假设(每个任务 30 次模型调用、每次输入 20K+输出 1K Token,10 位开发者 × 每人每月 100 个任务),10 人团队使用 Claude Sonnet 5,未计缓存的刊例价约每月 $2,250。有缓存读费率的模型,提示缓存命中可以大幅降低;重试与较长的任务则会推高。
怎么给编程智能体的花费设上限?
给智能体独立的项目与密钥、为该项目配一笔固定点数预算(配额就是上限)、非必要不把前沿模型放进允许清单,每周用逐请求记录检视每个任务花了多少点数。
开始使用

用一个密钥两个都试——从 USD 5 开始。

签发项目密钥、把要测的模型加进允许清单,用你自己的流量比一比。