Μοντέλα AI που υποστηρίζονται από το PandaNpc

Το PandaNpc μπορεί να χρησιμοποιήσει ενσωματωμένα μοντέλα συνομιλίας που παρέχονται από την υπηρεσία και μοντέλα που συνδέονται μέσω του δικού σας παρόχου API. Μπορεί επίσης να ελέγχει εξ αποστάσεως μηχανές κωδικοποίησης όπως το Claude Code, το OpenAI Codex και το PandaCode. Αυτές είναι σχετικές επιλογές, αλλά δεν είναι εναλλάξιμες.

Αυτή η σελίδα είναι ένα στιγμιότυπο του ενσωματωμένου καταλόγου μοντέλων στις 17 Αυγούστου 2026. Η διαθεσιμότητα των μοντέλων αλλάζει ταχύτερα από την τεκμηρίωση, επομένως ο επιλογέας μοντέλων στην εφαρμογή είναι έγκυρος. Ο δημόσιος πίνακας κατάταξης μοντέλων AI είναι το καλύτερο μέρος για να συγκρίνετε τα τρέχοντα δεδομένα ποιότητας, ταχύτητας και τιμής.

Κατάλογος ενσωματωμένων μοντέλων

Τα ενσωματωμένα μοντέλα μπορούν να επιλεγούν χωρίς να εισαγάγετε το δικό σας κλειδί παρόχου. Ο κατάλογος περιλαμβάνει επί του παρόντος:

Τα ονόματα στον επιλογέα προσδιορίζουν μια διαμόρφωση υπηρεσίας, όχι μια μόνιμη εγγύηση απόδοσης. Οι πάροχοι ενδέχεται να αναθεωρήσουν τις υποκείμενες εκδόσεις μοντέλων, τα όρια περιεχομένου, τις τιμές, τα όρια ρυθμού ή τη διαθεσιμότητα ανά περιοχή.

Ενσωματωμένα μοντέλα, μοντέλα API και μηχανές κωδικοποίησης

Επιλέξτε το σωστό επίπεδο πριν συγκρίνετε ονόματα:

Η επιλογή του GPT-5.6 Sol σε μια συνομιλία δεν αλλάζει το μοντέλο που χρησιμοποιείται από μια διεργασία Codex που εκτελείται ήδη στον υπολογιστή σας. Ομοίως, η κοινή χρήση μιας σύνδεσης Claude Code δεν παρέχει ξεχωριστό όριο ενσωματωμένου μοντέλου συνομιλίας. Δείτε την αναφορά σύνδεσης PandaPaw για το πώς οι τοπικές μηχανές κωδικοποίησης εκτίθενται εξ αποστάσεως.

Πώς να επιλέξετε ένα μοντέλο

Ξεκινήστε από την εργασία και όχι από το όνομα της μάρκας:

• Κωδικοποίηση σε κλίμακα αποθετηρίου: χρησιμοποιήστε Claude Code, Codex ή PandaCode όταν η εργασία χρειάζεται αρχεία, εντολές κελύφους, δοκιμές και εγκρίσεις εργαλείων. Επιλέξτε το μοντέλο της μηχανής με βάση το αποθετήριο και τον προϋπολογισμό.
• Πολύπλοκος συλλογισμός ή έλεγχος: ξεκινήστε με ένα κορυφαίο μοντέλο "pro", όπως το GPT-5.6 Sol, το Claude Opus 4.8, το Claude Sonnet 5, το Gemini 3.1 Pro ή το DeepSeek v4 pro, και στη συνέχεια συγκρίνετε τα πραγματικά αποτελέσματα στην προτροπή σας.
• Γρήγορη επανάληψη: μια διαμόρφωση "flash", όπως το DeepSeek v4 flash, μπορεί να ταιριάζει καλύτερα για ταξινόμηση, επαναγραφή, εξαγωγή και επαναλαμβανόμενες μικρές κλήσεις.
• Πολύ μεγάλη είσοδος: επιλέξτε μια καταχώριση καταλόγου της οποίας το δηλωμένο παράθυρο περιεχομένου καλύπτει το αίτημα, όπως το Kimi Coding k3 [1m], αλλά μην υποθέσετε ότι το μέγιστο περιεχόμενο εξασφαλίζει μέγιστη ακρίβεια. Η ανάκτηση, οι περιλήψεις και οι μικρότερες εστιασμένες είσοδοι είναι συχνά πιο αξιόπιστες και λιγότερο δαπανηρές.
• Κινεζική ή πολυγλωσσική εργασία: συγκρίνετε τις επιλογές Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude και OpenAI σε αντιπροσωπευτικό κείμενο. Η ποιότητα της γλώσσας ποικίλλει ανά τομέα και στυλ οδηγιών.
• Φόρτοι εργασίας με ευαισθησία στο κόστος: συγκρίνετε την τιμή εισόδου, την τιμή εξόδου, την πολιτική για αποθηκευμένη είσοδο (cached input) και το ποσοστό αποτυχίας/επανάληψης. Ένα φθηνότερο token μπορεί να κοστίσει περισσότερο αν το μοντέλο χρειάζεται επανειλημμένες προσπάθειες.

Το παράθυρο περιεχομένου και το όριο εξόδου είναι διαφορετικά

Το παράθυρο περιεχομένου είναι ο συνολικός προϋπολογισμός token για οδηγίες, ιστορικό συνομιλίας, αποτελέσματα εργαλείων, ανακτηθέν κείμενο και παραγόμενη έξοδο. Η ρύθμιση μέγιστης εξόδου περιορίζει μόνο την απόκριση. Ένα μοντέλο που διαφημίζεται με παράθυρο ενός εκατομμυρίου token δεν δέχεται απαραίτητα προτροπή ενός εκατομμυρίου token αφού συμπεριληφθούν οι οδηγίες συστήματος και η δεσμευμένη έξοδος.

Για προσαρμοσμένα μοντέλα PandaCode, η φόρμα μοντέλου εκθέτει τα πεδία Context Window και Max Tokens. Αφήστε τα κενά αν το PandaNpc γνωρίζει ήδη το μοντέλο. Εάν εισαγάγετε προσαρμοσμένες τιμές, χρησιμοποιήστε τα τεκμηριωμένα όρια του παρόχου και αφήστε περιθώριο ασφαλείας για τις προτροπές συστήματος και τη συμπίεση. Η ρύθμιση ενός παραθύρου μεγαλύτερου από αυτό που υποστηρίζει το ανάντη API μπορεί να προκαλέσει την αποτυχία μιας μακράς συνεδρίας μόνο μετά από σημαντική εργασία.

Διαθεσιμότητα, όρια και απόρρητο

Πριν βασιστείτε σε ένα μοντέλο σε περιβάλλον παραγωγής, επιβεβαιώστε:

1. Εμφανίζεται στον τρέχοντα επιλογέα μοντέλων και είναι εξουσιοδοτημένο για τον λογαριασμό σας.
2. Οι τύποι εισόδου του ταιριάζουν με την εργασία σας· ένα μοντέλο κειμένου μπορεί να μην δέχεται εικόνες ή αρχεία.
3. Το όριο (quota) του παρόχου, το όριο ρυθμού και η πολιτική χρέωσης είναι αποδεκτά.
4. Οι απαιτήσεις σας για τη διαχείριση δεδομένων επιτρέπουν την αποστολή του επιλεγμένου περιεχομένου σε αυτόν τον πάροχο.
5. Η κλήση εργαλείων και η δομημένη έξοδος λειτουργούν με την ακριβή έκδοση μοντέλου που επιλέξατε.

Το PandaNpc ενδέχεται να μεταδίδει περιεχόμενο συνομιλίας ή συνεδρίας στον πάροχο που τροφοδοτεί την επιλεγμένη λειτουργία. Εξετάστε την Πολιτική Απορρήτου και τους δικούς σας όρους διατήρησης και εκπαίδευσης του παρόχου πριν στείλετε εμπιστευτικό υλικό.

Προσθήκη μοντέλου που δεν περιλαμβάνεται στη λίστα

Εάν λείπει ένα μοντέλο παρόχου συμβατό με OpenAI ή υποστηριζόμενο, προσθέστε έναν πάροχο και στη συνέχεια καταχωρίστε το ακριβές αναγνωριστικό του μοντέλου. Η ετικέτα εμφάνισης μπορεί να είναι φιλική προς τον χρήστη, αλλά το Model Value πρέπει να ταιριάζει με το αναγνωριστικό που αναμένει το ανάντη API. Ακολουθήστε το Configure a custom AI provider and API key για την πλήρη διαδικασία ρύθμισης και επαλήθευσης.

Όταν ένα μοντέλο εξαφανίζεται ή αποτυγχάνει απροσδόκητα, ελέγξτε πρώτα τον ζωντανό επιλογέα και την κατάσταση του παρόχου. Αλλαγές στον κατάλογο, αποσυρμένα αναγνωριστικά μοντέλων, ληγμένα κλειδιά, όρια λογαριασμού και μη συμβατές ρυθμίσεις περιεχομένου είναι πιο συνηθισμένες αιτίες από ένα πρόβλημα εγκατάστασης του προγράμματος-πελάτη PandaNpc.