ai-model-selector
AI模型选择与API调用指南，助你精准调用大模型。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：ai-model-selector。 它的用途是：AI模型选择与API调用指南，助你精准调用大模型。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ai-model-selector/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我需要为一个需要复杂逻辑推理的Python项目选择模型，请给我建议。” 它会参考Skill中的决策树和用例指南，综合考虑性能、成本和上下文长度，推荐如Claude Opus 4.5或GPT-5.2，并给出具体的API调用参数示例。
介绍
AI Model Selector Skill 旨在解决开发者在构建AI应用时面临的核心难题：面对众多大语言模型，如何根据具体任务、预算和性能需求，快速选择最合适的模型并正确调用其API。它提供了清晰的决策树和详细的模型规格，帮助用户避免因模型特性不熟而导致的开发错误。
该Skill以结构化文档形式存在，当你在支持Skill的AI编码助手（如Claude Code、Cursor）中安装后，可以直接向助手提问，例如询问特定任务的最佳模型或某个API的具体调用方式，助手会基于Skill内的最新信息给出精确答案。
它非常适合需要频繁调用不同AI模型API的开发者、研究人员和产品经理，特别是那些在项目中需要权衡成本、性能与功能，或需要搭建RAG、自动化流程等复杂AI应用的团队。
使用建议：由于AI模型更新迭代迅速，建议定期检查该Skill的更新，确保获取的是最新的定价、模型字符串和API参数。特别注意其中提到的关键差异，例如GPT-5.x系列不支持传统的temperature参数。
核心特点
与零散的API文档或通用模型介绍不同，本Skill直接集成了跨厂商（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek）的横向对比、精确到字符串的API调用示例，以及针对编码、推理、RAG等具体用例的配置指南，形成了一个可直接被AI助手调用的决策支持系统。
注意事项
本Skill主要提供模型选择和API调用指导，不包含模型训练、微调或深度定制化的内容。
常见问题
GPT-5.2的API怎么调用？
需使用特定参数格式，例如设置 reasoning.effort 而非 temperature，具体代码片段可在Skill的models/openai.md中找到。
做代码生成任务，哪个模型性价比最高？
可根据任务复杂度参考use-cases/coding.md，其中DeepSeek-chat通常是成本最低的选择，而GPT-5.2-Codex在复杂代码任务上性能领先。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/ai-model-selector/raw/index.md 读取 ai-model-selector 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/ai-model-selector/raw/index.md（查看排版版本）