在AI辅助编程日益普及的今天，选择合适的AI助手变得越来越重要。作为一名长期使用AI编程助手的开发者，我最近进行了一次有趣的实验，对比了当前四个主流AI编程助手在实际项目中的表现。这次实验不仅让我对各个模型有了更深入的了解，也发现了一些令人惊喜的结果。
实验背景：一个真实的开发需求
在圣诞假期，我开始着手开发一个更智能的家庭助手项目，试图打造一个比Google Home和Alexa更出色的解决方案。其中一个关键功能是实现AI的记忆系统，比如当用户说"我不喜欢鸡蛋，记住这一点"时，系统在后续推荐食谱时就会避免含有鸡蛋的菜品。
为了实现这个功能，我需要开发一个Azure Functions项目作为代理，负责与Azure表存储进行数据交互，并将其集成到现有的Blazor WASM应用中。这个看似简单的需求实际上涉及到了项目创建、云端部署以及已有项目的功能扩展等多个环节，非常适合用来测试AI编程助手的实力。
Claude-Sonnet：可靠的老将
Claude-Sonnet的表现如同一位经验丰富的高级工程师。在整个开发过程中，它展现出了极强的代码质量把控能力，能够自动发现并修复代码中的问题，甚至在部署完成后还会智能地预填充工具的URL。然而，这位"老将"的服务并不便宜。在基础版API中，仅仅花费了0.2美元就触及了限额，不得不转向OpenRouter继续使用。更令人意外的是，通过OpenRouter的使用成本竟然高达2.1美元，而且性能还有所下降。
DeepSeekV3：令人惊喜的黑马
DeepSeekV3的表现令人印象深刻。我分别通过OpenRouter和官方API进行了测试，结果却大相径庭。通过OpenRouter时，它表现得相对笨拙，存在代码重复和功能受限的问题。但当使用官方API时，它就像换了一个模型似的，代码质量几乎可以与Claude媲美，运行流畅，而且提供了一些独特的解决方案。最令人惊喜的是它的价格优势，仅需0.02美元就完成了整个任务。在部署环节，它虽然选择了一种较为传统的手动zip部署方式，但也展示了一些令人惊讶的能力，比如能够自行查找资源并构建存储连接字符串。
Gemini-ept-1206：潜力股的成长烦恼
Gemini给人的感觉就像一个充满潜力但经验尚浅的新手。它是所有模型中互动性最强的，会主动询问运行时版本等细节问题。在部署配置方面表现出色，预先考虑到了环境变量的配置。但它也显露出了一些"成长中的烦恼"：处理速度较慢，往往需要20分钟才能完成任务；受到token限制的困扰，常常需要分多次完成任务；最让人困扰的是，即使在24小时后，其成本统计依然不够透明，让人无法准确评估使用成本。
o1-Mini：未能兑现的承诺
o1-Mini的表现则让人颇感遗憾。它开局表现不错，项目设置流畅，初始代码质量也可以接受。但随后的表现却每况愈下：响应速度慢，经常做出错误的假设（比如在错误的地理位置创建资源组），在问题修复上更是效率低下。在耗费了2.2美元后，它甚至建议降级.NET版本来解决问题，这让我不得不提前终止了测试。
实践心得与建议
通过这次实验，我得出了一些实用的建议。对于个人开发者和小型项目来说，DeepSeekV3无疑是最佳选择，它完美地平衡了代码质量和成本。如果预算充足，Claude-Sonnet仍然是企业级开发的可靠之选。Gemini适合那些需要详细交互指导的场景，而o1-Mini则可能在特定的算法优化问题上有其用武之地。
值得注意的是，通过OpenRouter使用这些模型往往会影响其性能表现，建议条件允许的情况下优先使用官方API。同时，我们也要认识到，AI编程助手领域正在快速发展，各个模型的能力都在持续提升，未来的竞争格局可能会发生显著变化。选择合适的AI助手，应该根据具体的项目需求、预算限制和开发场景来决定，而不是盲目追随某个特定的选择。