指南

2026 最適合寫程式的 LLM:價格、上下文與廠商佐證

沒有「唯一最好」的寫程式 LLM;通用排名通常把量測不同東西的評測混在一起。能誠實比較的是:每個模型跑一份真實程式代理工作量要花多少、文件記載多長的上下文、支不支援工具呼叫與思考,以及廠商實際發布了什麼。這份指南把 ATP 上所有能寫程式的模型都這樣比一遍。

能寫程式的模型

35個模型
支援工具呼叫的文字模型

廠商

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

每個代理任務最低成本

USD
$0.02
qwen-3-7-flash

文件記載 ≥1M 上下文

11個模型
—:原廠未公布。
01 / 選用

短名單:選 X,如果…

這是閱讀順序,不是排名。每一項都寫明適用情境與背後的廠商說法;價格為 ATP 牌價。

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

適合你,如果 你想要一個在 Claude Code 這類工具裡跑代理式開發的預設模型。

Anthropic 稱它為最具代理能力的 Sonnet——規劃、實作、除錯、大型重構都強——並表示它在代理與程式評測上大幅縮小與 Opus 4.8 的差距。

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

適合你,如果 你的代理跑在 OpenAI/Codex 工具鏈上,而且在意每個任務的 Token 用量。

OpenAI 表示 GPT-5.5 的每 Token 延遲與 GPT-5.4 相當,但完成相同 Codex 任務用的 Token 少很多。

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

適合你,如果 你要把整個程式庫交給代理,需要開放權重模型上的長視窗。

Z.ai 把 GLM-5.2 定位在專案級程式庫接手與長程重構、1M Token 上下文,並自報 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

適合你,如果 任務難到失敗一次比貴一點的牌價更花錢——把它當升級用的那一級。

Anthropic 表示它在代理式程式開發上有進步,並推出讓 Claude Code 分派、驗證平行子代理的動態工作流程;文件記載 1M Token 上下文。

Anthropic — Introducing Claude Opus 4.8
02 / 成本

程式代理的成本,逐個模型算

ATP 上所有能寫程式的模型,用同一份程式代理工作量、以牌價計算。刻度條比較的是不含快取的每月成本。

每任務模型呼叫
30
每次呼叫輸入
20,000
每次呼叫輸出
1,000
每月任務數
10 × 100 = 1,000

每月成本(現行價格)

USD
程式代理的成本,逐個模型算
模型價格上下文每個任務每月快取命中 80%每月 · 相對 · 對數刻度
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 牌價,僅供估算。「快取命中 80%」把 80% 的輸入以該模型的快取讀費率計算,只在 ATP 有列快取讀價時顯示(未含快取寫入費用)。分段計價的模型套用 20K Token 請求的分段。實際代理的用量依任務、工具與重試差異很大——請用逐請求紀錄量你自己的。

03 / 證據

廠商自報的程式能力證據

廠商發布過的程式相關數據,附出處。這些數字來自不同評測套件、版本與執行框架,都是廠商自己跑的——彼此不可比較,我們也不據此排名。

廠商自報的程式能力證據

廠商自報的程式能力證據
模型廠商說法發布者出處
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六項程式/代理評測第一,含 SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.0(來源未列分數)Alibaba (via Decrypt)Decrypt — Alibaba drops Qwen 3.6 Max Preview
Claude Sonnet 5claude-sonnet-5在代理與程式評測上大幅縮小與 Opus 4.8 的差距AnthropicAnthropic — Introducing Claude Sonnet 5
Claude Haiku 4.5claude-haiku-4-5程式表現與 Claude Sonnet 4 相當,成本三分之一、速度兩倍以上(2025 年 10 月)AnthropicAnthropic — Introducing Claude Haiku 4.5
GPT-5.5gpt-5.5完成相同 Codex 任務的 Token 比 GPT-5.4 少很多,每 Token 延遲相當OpenAIOpenAI — Introducing GPT-5.5
04 / 治理

替程式代理設預算

程式代理會反覆送出程式庫上下文、在工具間來回、失敗就重試,每完成一個改動用掉的 Token 遠高於一次對話。把它當成一個產品面來管:獨立的專案、金鑰、允許清單與上限。

  • 替代理開獨立專案與金鑰,實驗不會吃掉正式環境的預算
  • 以固定點數配額當上限,在用量頁看「已配額/已使用」
  • 模型允許清單預設不開前沿模型——要升級就刻意升級
  • 用逐請求紀錄追蹤「每完成一個任務花多少點數」與花費最高的模型
程式代理:10 點成本控管清單
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 / 常見問題

團隊常問的問題

常見問題

5
寫程式最好的 LLM 是哪個?
要看工作內容,我們不發布通用排名。代理式開發的預設模型,常見起點是 Claude Sonnet 5 與 GPT-5.5;低成本的迴圈步驟可用 Gemini 3 Flash(Preview)或 DeepSeek V4 Flash;要開放權重可選 Kimi K2.7 Code 或 GLM-5.2;最難的任務再升級到 Claude Opus 4.8 這類模型。挑兩三個在你自己的程式庫上試,比較「每完成一個任務花多少點數」。
哪個 LLM 跑程式代理最便宜?
以 ATP 牌價與本頁的工作量(每個任務 30 次模型呼叫、每次輸入 20K+輸出 1K Token,10 位開發者 × 每人每月 100 個任務)計算,最低的是 Qwen 3.7 Flash,未計快取約每個任務 $0.02。每 Token 最便宜不等於每完成一個任務最便宜:需要更多步驟或重試的模型,總成本可能更高。
看評測分數就能決定用哪個模型嗎?
只能當粗略參考。廠商自報的分數用的是不同套件(SWE-bench Verified、SWE-bench Pro、Terminal-Bench、自家評測)、不同版本與執行框架,一家的數字不能拿來跟另一家比。用它們列出候選,再用你自己的任務實測。
一個程式代理每個月要花多少?
依本頁假設(每個任務 30 次模型呼叫、每次輸入 20K+輸出 1K Token,10 位開發者 × 每人每月 100 個任務),10 人團隊使用 Claude Sonnet 5,未計快取的牌價約每月 $2,250。有快取讀費率的模型,提示快取命中可以大幅降低;重試與較長的任務則會推高。
怎麼替程式代理的花費設上限?
給代理獨立的專案與金鑰、替該專案配一筆固定點數預算(配額就是上限)、非必要不把前沿模型放進允許清單,每週用逐請求紀錄檢視每個任務花了多少點數。
開始使用

用一把金鑰兩個都試——從 USD 5 開始。

簽發專案金鑰、把要測的模型加進允許清單,用你自己的流量比一比。