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企业做大模型 API 选型，应该只看跑分吗？一次测评 Claude、ChatGPT、Deepseek、Qwen、Kimi、GLM 的经验
企业选大模型API时，仅看单次回答质量或Token单价容易忽视真实成本。本文通过让Claude、ChatGPT、Deepseek、Qwen、Kimi、GLM等模型完整开发并部署一个团队任务看板系统，横向测评其自主完成能力、开发质量、部署成本和成本表现，为企业选型提供参考。
企业做大模型 API 选型，应该只看跑分吗？一次测评 Claude、ChatGPT、Deepseek、Qwen、Kimi、GLM 的经验
企业选大模型API时，不应仅看单次回答质量或Token单价，而应关注模型在完整软件工程任务（从需求分析到云端部署）中的自主完成能力、一致性和真实成本。本文通过测试Claude、ChatGPT、Deepseek等模型完成团队任务看板系统并部署到云服务器的实践，横向对比了各模型的实际表现。该测评结果适用于需要模型闭环交付的企业选型场景。
WorkBuddy 额度用完后，企业该继续加购，还是把模型服务独立出来？
工作台和模型服务最好解耦。WorkBuddy 适合承载文件、Skill、工具链和任务流程，优刻得星图大模型平台更适合承载模型调用、API Key、限额、告警和多工具统一管理。只要工具支持自定义模型接入，把 API 地址和 Key 配好，任务流就能继续跑，也更方便团队做预算和资源治理。
