正在做 AI 编程助手产品的人：IDE 插件、代码补全、报错诊断机器人、PR review 工具。核心问题就一个：模型怎么选，钱怎么花得不冤。
结论先说：不存在“最合适的那一个模型”，只有按任务分层的组合。
补全、单行改写、写注释这类场景，用户等不了两秒。这种活儿用通用对话模型就够了，deepseek-chat、gpt-4o-mini 这个档位，首 token 快、便宜，质量也够看。
真正值得上推理模型的是另一类：跨文件重构、“这段代码为什么会死锁”、给定报错栈让你顺着调用链找根因。这类任务用户愿意等十秒，但前提是答案得对。
强的地方在于多步推演。把报错栈和几个相关函数一起给它，它能顺着调用关系往下捋，而不是像通用模型那样盯着报错那一行改，改完还是错。
弱在两处。一是思维链长，首 token 慢，做成流式补全体验很差，基本只能当非流式接口用。二是 reasoning_content 必须显式丢掉，别拼进下一轮上下文，否则越聊越长、越聊越贵。
输出 token 是大头，推理模型的输出单价明显高于通用模型，而思维链本身就是大量“看不见的输出”。所以优化的优先级是：
1. 先裁上下文——只喂相关函数体，别整个文件塞进去 2. 开缓存命中，同一份代码上下文反复问的场景收益很大 3. 最后才考虑换更便宜的模型
前三步不做，直接换模型，省下的钱还不够补质量损失。
调用 reasoner 时，只取 message.content 落库，reasoning_content 直接丢弃。
有个内部工具按这套路由跑，日均八万次请求里推理模型只占约 12% 的调用量，但覆盖了全部报错诊断和跨文件重构。整体账单比全量走 reasoner 低一个数量级，诊断准确率基本没掉——因为那 12% 才是真正需要“想”的活儿。
推理模型是把钱花在难题上，不是花在所有请求上。
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