Cursor 哪个 AI 模型最适合你的编码任务？

近期，AI 辅助编程工具 Cursor 公布了一份开发者偏爱的 AI 模型排行榜，数据显示 Claude 3.7 Sonnet 模型占据了榜首位置。

这份官方数据无疑反映了相当一部分开发者的选择。但这是否意味着开发者应该直接将 Claude 3.7 Sonnet 作为默认选项？实际使用情况可能更为复杂。

观察一些资深开发者的使用习惯，会发现其模型选择比例与官方榜单存在显著差异。例如，在 Cursor 中，Gemini 2.5 Pro 的使用率可能高达 80%，Claude 3.7 Sonnet 占 10%，而 GPT-3.5 和 GPT-4.1 各占 5%。在其他命令行或代码编辑环境（如 Roo 或 Cline 等工具）中，Grok 3 的使用率甚至可能达到 90%，剩余 10% 分配给 Gemini 2.5 Flash，其他模型则很少被调用。

这种差异背后，是基于实际任务需求、成本效益和模型特性的综合考量。以下是一些在选择和使用这些 AI 编码助手时值得参考的原则和偏好设置。

避免使用“Auto”模式

不推荐使用 Cursor 等工具中的模型“Auto”自动选择模式，主要原因是开发者会失去对模型选择的直接控制。尽管该功能旨在平衡模型的消耗、能力和响应速度，但现实是这三者之间往往存在难以调和的权衡——通常，更强的能力意味着更高的消耗或更慢的速度。

与其让系统自动分配到一个可能不适合当前任务的模型，从而浪费资源（例如，点数或调用次数），不如根据具体需求手动切换，选择最合适的模型。因此，建议长期关闭此自动选项。

启用“Thinking”模式（思维链）

如今，“思维链”（Chain-of-Thought）技术已成为顶尖 AI 模型的标准配置。启用显示模型“思考过程”的选项（通常称为 "Thinking" 或类似名称）至关重要。

开启此模式不仅有助于提升模型处理复杂问题的能力，其展示的详细思考步骤也为开发者提供了洞察模型工作方式的机会。这有双重好处：一是可以通过观察学习模型解决问题的策略，积累处理类似任务的经验；二是可以快速判断模型的推理方向和方案是否正确，以便在早期阶段及时介入和调整。

根据任务类型切换模型

没有哪个模型能完美胜任所有任务，动态切换模型是提高效率的关键。

大型项目规划与代码梳理

对于项目规划、梳理复杂或遗留代码库、生成规则等宏观任务，Gemini 2.5 Pro 或 Claude 3.7 Sonnet 是主要选择。其中，Gemini 2.5 Pro 因其庞大的上下文窗口而具有显著优势，尤其适合处理经过多次迭代、代码量庞大的老项目。

这里的核心优势在于处理信息量的能力。Gemini 2.5 Pro 目前支持高达 100 万 tokens（tokens 是衡量文本数据量的单位）的上下文窗口，并计划扩展至 200 万 tokens。这意味着它可以一次性处理相当于数千页文档、整个代码库或包含文本、图像、音频和视频的大量多模态数据输入。相比之下，其他主流模型如 OpenAI 的 gpt-4o-mini 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 目前提供的上下文窗口约为 20 万 tokens。

实践表明，Gemini 2.5 Pro 在自动生成文档文件（例如，推测原文提及的 mdc 文件可能指代 Markdown 文档或其他格式的文档）方面表现突出，产生明显“幻觉”（即生成不准确或无意义内容）的情况较少。

单文件修改与模块化开发

对于范围更小的任务，如修改单个文件或进行模块化开发，切换到 Claude 3.x Sonnet 系列模型通常是更好的选择。Claude 模型以其响应速度快、准确性高和代码生成能力强的特点而闻名。

这里开发者可能会面临一个选择：使用最新的 Claude 3.7 Sonnet 还是稍早的 Claude 3.5 Sonnet？

一些开发者的使用体验表明，Claude 3.5 Sonnet 在某些场景下可能感觉比 3.7 Sonnet 更稳定可靠。特别是 3.7 Sonnet 的“思考”模式，在处理非常复杂的问题或长时间对话后，有时会陷入反复修改但无法达到预期结果的循环。因此，尽管 3.5 Sonnet 发布已有一段时间，但在许多日常开发场景中，它仍然是一个非常强大且可靠的选择。

可以这样理解：如果将 Gemini 2.5 Pro 比作能够处理大规模信息的战略规划师，那么 Claude 3.x Sonnet 系列则更像是执行具体编码任务、快速解决问题的突击队员。

特定任务优化

• 简单的 Debug 或小修改： 对于修正类型错误、进行微小代码调整等简单任务，可以考虑使用成本更低或速度更快的模型，例如 GPT-4.1。该模型目前可能处于免费或低成本试用阶段，即使未来收费，其点数消耗预计也远低于顶级模型，对于这类“小修小补”的任务性价比很高，避免了“杀鸡用牛刀”式的资源浪费。
• 多模态任务： 如果任务涉及处理图像，例如根据设计图生成网页代码，Claude 3.x Sonnet 系列模型通常表现最佳。Claude 模型在理解视觉元素和生成符合审美的界面代码方面具有公认的优势。

特定工具下的模型选择 (Roo, Cline 等)

在 Cursor 之外的某些命令行 AI 工具或集成开发环境插件（如原文提及的 Roo 和 Cline）中，模型选择可能会受到成本和可用性的强烈影响。

在这些环境下，使用 Grok 3 模型可能成为一种务实的选择，主要因为其相对宽松的使用额度。X AI 为 Grok 3 API 提供了每月可观的免费额度（据报道接近 150 美元），这对于需要大量调用的开发者来说极具吸引力。相关信息可参考 Grok 3 震撼发布：推理智能体性能炸裂！API 首发 “5 美元充 150 美元” 和 OpenAI Codex CLI：OpenAI发布的终端命令行AI编码助手 等社区讨论。相比之下，使用其他顶级模型可能会迅速产生高昂的费用。虽然 Gemini 系列模型提供了免费层级，但通常伴有速率限制，连续或并发请求过多时容易触发错误。

此外，对于某些重复性或批量化的编码任务（原文缩写为 MCP，可能指代如 "Mass Code Processing" 或类似场景），Gemini Flash 版本是一个值得考虑的选项。Gemini Flash 如其名，优化了响应速度，同时保留了足够的上下文理解能力。在处理这类需要快速、准确响应的批量任务时，Gemini Flash 在速度和准确性之间取得了良好的平衡。

最终，有效的 AI 模型使用策略并非固定选用单一模型，而是在不同场景和工具中根据任务需求、成本预算和模型特性进行动态、灵活的手动切换。例如，在可用额度内优先使用 Claude 3.7 Sonnet 或 Gemini 2.5 Pro 等高性能模型处理复杂任务，当额度接近耗尽或处理简单任务时，切换到 GPT-4.1 或 Grok 3 等更具成本效益的选项，将是更明智的做法。