型号选择指南
最后更新日期：2025 年 4 月 17 日。
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可以将上下文窗口视为 AI 助手的工作记忆，类似于计算机中的 RAM。它决定了模型在对话过程中能够“记住”和一次性处理的信息量。这包括：
您的代码文件和对话
助理的回应
提供的任何文档或附加背景信息
上下文窗口以词条（token）为单位（大约是英语单词的 3/4）。不同模型的上下文窗口大小不同：
克劳德 3.5 十四行诗：20 万个代币
DeepSeek 模型：128K 个 token
Gemini Flash 2.0：100 万枚代币
Gemini 1.5 Pro：200 万个代币
当你达到上下文窗口的上限时，需要删除旧信息以便为新信息腾出空间——就像清理内存以运行新程序一样。这就是为什么有时 AI 助手似乎会“忘记”你对话的早期部分。
Cline 通过其上下文窗口进度条帮助您管理此限制，其中显示：
输入令牌（您发送给模型的内容）
输出标记（模型生成的内容）
直观地展示您已使用的上下文窗口大小
您选择的型号的总容量
这种可见性可让您知道何时需要重新开始或将任务分解为更小的部分，从而帮助您更有效地使用 Cline。
Claude 3.5 Sonnet
$3.00
$15.00
20万
最佳代码实现和工具使用
DeepSeek R1
$0.55
$2.19
128K
规划与推理冠军
DeepSeek V3
$0.14
$0.28
128K
值代码实现
o3-mini
$1.10
$4.40
20万
运用灵活，规划性强
Gemini Flash 2.0
$0.00
$0.00
100万
强大的全能选手
Gemini 1.5 Pro
$0.00
$0.00
200万
大上下文处理
*每百万代币的成本
Claude 3.5 Sonnet
最佳整体代码实现
最可靠的工具使用
虽然昂贵，但对于关键代码来说值得
DeepSeek R1
卓越的规划和推理
超值定价
o3-mini
擅长通过可调整推理进行规划
三种推理模式，满足不同需求
需要 OpenAI Tier 3 API 访问权限
200K 上下文窗口
DeepSeek V3
可靠的代码实现
非常适合日常编码
实施成本效益
Gemini Flash 2.0
超大 1M 上下文窗口
提高速度和性能
良好的综合能力
DeepSeek R1
同类最佳的推理能力
擅长分解复杂任务
强大的数学/算法规划
MoE 架构有助于推理
o3-mini（高推理能力）
三个推理层次：
高：规划复杂
中等：日常任务
低：快速想法
200K 上下文有助于大型项目
Gemini Flash 2.0
用于复杂规划的海量上下文窗口
强大的推理能力
擅长处理多步骤任务
Claude 3.5 Sonnet
最佳代码质量
使用 Cline 工具最可靠
值得为关键代码付费
DeepSeek V3
接近 Sonnet 级别的代码质量
API 稳定性比 R1 更好
非常适合日常编码
强大的工具使用能力
Gemini 1.5 Pro
2M 上下文窗口
适用于复杂的代码库
可靠的 API
强大的多文件理解能力
计划与行动很重要 ：根据任务类型选择模型
实际性能 > 基准 ：关注实际的 Cline 性能
混合搭配 ：使用不同的模型进行规划和实施
成本与质量 ：对于关键代码来说，高级模型值得吗？
保留备份 ：为 API 问题准备替代方案
*注：基于实际使用模式和社区反馈，而非基准测试。您的体验可能会有所不同。此列表并非 Cline 中所有可用模型的详尽列表。
虽然在本地运行模型似乎可以节省成本，但我们目前不建议将任何本地模型与 Cline 一起使用。使用 Cline 的核心工具通常只能保留原始模型 1-26% 的功能。例如，DeepSeek-R1 的完整云版本包含 671B 个参数，而本地版本则是经过大幅简化的副本，难以应对复杂的任务和工具使用。即使使用高端硬件（RTX 3070+、32GB+ RAM），您也会遇到响应速度变慢、工具执行可靠性降低以及功能受限等问题。为了获得最佳开发体验，我们建议您坚持使用上面列出的云模型。
