少传无关代码 → 减少重复 Prompt → 及时整理长对话 → 控制输出长度 → 根据任务选择模型。如果只是偶尔使用大模型，这些优化可能感觉不明显。但如果每天都在用 Claude、Codex、ChatGPT 做 AI Coding，上下文管理 + 合理选择模型 + 统一 API 接入，长期下来还是能省下不少时间和成本。你平时主要用哪个模型做 Coding？欢迎评论区交流。

AI编程工具大爆发，Claude、Codex、ChatGPT到底怎么选？本文基于真实工作流，分享一套同时用好这三个模型的多模型协作策略，帮你告别API配置烦恼，专心写代码。最近半年，我用AI写代码的频率明显高了不少。但有个挺有意思的变化：以前基本固定用一个模型，现在慢慢变成了。刚开始觉得有点折腾——一个模型不够用吗？真正用下来才发现，不同模型在上的表现确实不太一样。

AI编程工具大爆发，Claude、Codex、ChatGPT到底怎么选？本文基于真实工作流，分享一套同时用好这三个模型的多模型协作策略，帮你告别API配置烦恼，专心写代码。最近半年，我用AI写代码的频率明显高了不少。但有个挺有意思的变化：以前基本固定用一个模型，现在慢慢变成了。刚开始觉得有点折腾——一个模型不够用吗？真正用下来才发现，不同模型在上的表现确实不太一样。

以前用 AI 写代码，流程其实挺简单。碰到 Bug，把代码复制给 AI。不知道怎么实现，就问 AI。写个函数，也让 AI 帮忙生成。但项目一复杂，这种方式就开始有点吃力了。先搞清楚需求↓看看项目现在是什么结构↓想一下怎么改↓开始写代码↓跑测试↓修 Bug↓再 Review 一遍我后来发现，这里面其实是好几种不同的事情。“理解项目”和“写代码”不是一回事，“写完代码”和“检查代码”也不是一回事。所以

以前用 AI 写代码，流程其实挺简单。碰到 Bug，把代码复制给 AI。不知道怎么实现，就问 AI。写个函数，也让 AI 帮忙生成。但项目一复杂，这种方式就开始有点吃力了。先搞清楚需求↓看看项目现在是什么结构↓想一下怎么改↓开始写代码↓跑测试↓修 Bug↓再 Review 一遍我后来发现，这里面其实是好几种不同的事情。“理解项目”和“写代码”不是一回事，“写完代码”和“检查代码”也不是一回事。所以