在AI輔助程式設計日益普及的今天，選擇合適的AI助手變得越來越重要。作為一名長期使用AI程式設計助手的開發者，我最近進行了一次有趣的實驗，對比了當前四個主流AI程式設計助手在實際專案中的表現。這次實驗不僅讓我對各個模型有了更深入的了解，也發現了一些令人驚喜的結果。
實驗背景：一個真實的開發需求
在聖誕假期，我開始著手開發一個更智能的家庭助手專案，試圖打造一個比Google Home和Alexa更出色的解決方案。其中一個關鍵功能是實現AI的記憶系統，比如當用戶說"我不喜歡雞蛋，記住這一點"時，系統在後續推薦食譜時就會避免含有雞蛋的菜品。
為了實現這個功能，我需要開發一個Azure Functions專案作為代理，負責與Azure表存儲進行數據交互，並將其整合到現有的Blazor WASM應用中。這個看似簡單的需求實際上涉及到了專案創建、雲端部署以及已有專案的功能擴展等多個環節，非常適合用來測試AI程式設計助手的實力。
Claude-Sonnet：可靠的老將
Claude-Sonnet的表現如同一位經驗豐富的高級工程師。在整個開發過程中，它展現出了極強的程式碼品質把控能力，能夠自動發現並修復程式碼中的問題，甚至在部署完成後還會智能地預填充工具的URL。然而，這位"老將"的服務並不便宜。在基礎版API中，僅僅花費了0.2美元就觸及了限額，不得不轉向OpenRouter繼續使用。更令人意外的是，通過OpenRouter的使用成本竟然高達2.1美元，而且性能還有所下降。
DeepSeekV3：令人驚喜的黑馬
DeepSeekV3的表現令人印象深刻。我分別通過OpenRouter和官方API進行了測試，結果卻大相徑庭。通過OpenRouter時，它表現得相對笨拙，存在程式碼重複和功能受限的問題。但當使用官方API時，它就像換了一個模型似的，程式碼品質幾乎可以與Claude媲美，運行流暢，而且提供了一些獨特的解決方案。最令人驚喜的是它的價格優勢，僅需0.02美元就完成了整個任務。在部署環節，它雖然選擇了一種較為傳統的手動zip部署方式，但也展示了一些令人驚訝的能力，比如能夠自行查找資源並構建存儲連接字符串。
Gemini-ept-1206：潛力股的成長煩惱
Gemini給人的感覺就像一個充滿潛力但經驗尚淺的新手。它是所有模型中互動性最強的，會主動詢問運行時版本等細節問題。在部署配置方面表現出色，預先考慮到了環境變量的配置。但它也顯露出了一些"成長中的煩惱"：處理速度較慢，往往需要20分鐘才能完成任務；受到token限制的困擾，常常需要分多次完成任務；最讓人困擾的是，即使在24小時後，其成本統計依然不夠透明，讓人無法準確評估使用成本。
o1-Mini：未能兌現的承諾
o1-Mini的表現則讓人頗感遺憾。它開局表現不錯，專案設置流暢，初始程式碼品質也可以接受。但隨後的表現卻每況愈下：回應速度慢，經常做出錯誤的假設（比如在錯誤的地理位置創建資源組），在問題修復上更是效率低下。在耗費了2.2美元後，它甚至建議降級.NET版本來解決問題，這讓我不得不提前終止了測試。
實踐心得與建議
通過這次實驗，我得出了一些實用的建議。對於個人開發者和小型專案來說，DeepSeekV3無疑是最佳選擇，它完美地平衡了程式碼品質和成本。如果預算充足，Claude-Sonnet仍然是企業級開發的可靠之選。Gemini適合那些需要詳細交互指導的場景，而o1-Mini則可能在特定的算法優化問題上有其用武之地。
值得注意的是，通過OpenRouter使用這些模型往往會影響其性能表現，建議條件允許的情況下優先使用官方API。同時，我們也要認識到，AI程式設計助手領域正在快速發展，各個模型的能力都在持續提升，未來的競爭格局可能會發生顯著變化。選擇合適的AI助手，應該根據具體的專案需求、預算限制和開發場景來決定，而不是盲目追隨某個特定的選擇。