PandaNpc può utilizzare modelli di chat integrati forniti dal servizio e modelli collegati tramite il proprio provider API. Può anche controllare da remoto motori di codifica come Claude Code, OpenAI Codex e PandaCode. Queste sono scelte correlate, ma non sono intercambiabili.
Questa pagina è un'istantanea del catalogo dei modelli integrati al 17 agosto 2026. La disponibilità dei modelli cambia più rapidamente della documentazione, quindi il selettore dei modelli nell'app è autorevole. La classifica dei modelli IA pubblica è il posto migliore per confrontare i dati attuali su qualità, velocità e prezzo.
Catalogo dei modelli integrati
I modelli integrati possono essere selezionati senza inserire la propria chiave del provider. Il catalogo attualmente include:
| Famiglia di provider | Modelli mostrati in PandaNpc | Buon punto di partenza per |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | Ragionamento generale, codifica, flussi di lavoro orientati agli strumenti |
| Anthropic | Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 | Ragionamento a lungo formato, revisione del codice, pianificazione dell'implementazione |
| Gemini 3.1 Pro | Lavoro multimodale e su documenti lunghi | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash | Ragionamento o richieste più veloci e sensibili ai costi |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 | Flussi di lavoro di codifica e contesto lungo; la voce [1m] identifica esplicitamente la variante a finestra ampia |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | Attività generali in cinese e codifica |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | Ragionamento generale, lavoro multilingue e codice |
I nomi nel selettore identificano una configurazione del servizio, non una garanzia di prestazioni permanente. I provider possono rivedere le versioni sottostanti dei modelli, i limiti di contesto, i prezzi, i limiti di frequenza o la disponibilità regionale.
Modelli integrati, modelli API e motori di codifica
Scegli il livello corretto prima di confrontare i nomi:
| Livello | Dove viene eseguito | Autenticazione e fatturazione | Utilizzo tipico |
|---|---|---|---|
| Modello PandaNpc integrato | Tramite il servizio di modelli PandaNpc | Utilizza il tuo accesso PandaNpc e la quota di servizio applicabile | Chat, note, riepiloghi e funzionalità IA supportate |
| Modello di provider personalizzato | Direttamente tramite l'URL di base che configuri, quando supportato | Utilizza la tua API key del provider e la fatturazione del provider | Endpoint compatibili con OpenAI, gateway privati, Ollama o LM Studio |
| Motore Claude Code o Codex | Sul tuo computer collegato | Utilizza l'account o la configurazione API della CLI locale | Modifica di repository, esecuzione di comandi e codifica agentica |
| Motore PandaCode | Sul tuo computer collegato con un backend configurabile | Utilizza il modello/provider assegnato a PandaCode | Flusso di lavoro in stile Claude Code su DeepSeek, Qwen, gateway privati e altre API supportate |
Selezionare GPT-5.6 Sol in una chat non modifica il modello utilizzato da un processo Codex già in esecuzione sul tuo computer. Allo stesso modo, condividere una connessione Claude Code non concede una quota separata di modelli di chat integrati. Consulta il riferimento per la connessione PandaPaw per scoprire come i motori di codifica locali vengono esposti da remoto.
Come scegliere un modello
Parti dall'attività piuttosto che dal nome del marchio:
- Codifica su scala di repository: utilizza Claude Code, Codex o PandaCode quando l'attività richiede file, comandi shell, test e approvazioni degli strumenti. Scegli il modello del motore in base al repository e al budget.
- Ragionamento complesso o revisione: inizia con un modello di punta o "pro" come GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro o DeepSeek v4 pro, quindi confronta i risultati reali sul tuo prompt.
- Iterazione rapida: una configurazione "flash" come DeepSeek v4 flash può essere più adatta per classificazione, riscrittura, estrazione e chiamate piccole e ripetute.
- Input molto lunghi: scegli una voce del catalogo la cui finestra di contesto dichiarata copra la richiesta, come Kimi Coding k3 [1m], ma non presupporre che il contesto massimo offra la massima precisione. Recupero, riepiloghi e input più piccoli e focalizzati sono spesso più affidabili e meno costosi.
- Lavoro in cinese o multilingue: confronta le opzioni Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude e OpenAI su testi rappresentativi. La qualità della lingua varia in base al dominio e allo stile delle istruzioni.
- Carichi di lavoro sensibili ai costi: confronta prezzo di input, prezzo di output, politica per l'input memorizzato nella cache e tasso di errore/ripetizione. Un token più economico può comunque costare di più se il modello richiede tentativi ripetuti.
La finestra di contesto e il limite di output sono diversi
La finestra di contesto è il budget totale di token per istruzioni, cronologia della conversazione, risultati degli strumenti, testo recuperato e output generato. L'impostazione dell'output massimo limita solo la risposta. Un modello pubblicizzato con una finestra da un milione di token non accetta necessariamente un prompt da un milione di token dopo aver incluso istruzioni di sistema e output riservato.
Per i modelli PandaCode personalizzati, il modulo del modello espone Context Window e Max Tokens. Lasciali non impostati se PandaNpc conosce già il modello. Se inserisci valori personalizzati, utilizza i limiti documentati dal provider e lascia spazio di sicurezza per i prompt di sistema e la compattazione. Impostare una finestra più grande di quanto supporti l'API upstream può far fallire una sessione di lunga durata solo dopo un lavoro considerevole.
Disponibilità, quote e privacy
Prima di fare affidamento su un modello in produzione, conferma:
- Che appaia nel selettore dei modelli attuale e sia autorizzato per il tuo account.
- Che i suoi tipi di input corrispondano alla tua attività; un modello testuale potrebbe non accettare immagini o file.
- Che quota del provider, limiti di frequenza e politica di fatturazione siano accettabili.
- Che i tuoi requisiti di gestione dei dati consentano di inviare il contenuto selezionato a quel provider.
- Che la chiamata di strumenti e l'output strutturato funzionino con l'esatta versione del modello selezionata.
PandaNpc potrebbe trasmettere il contenuto di chat o sessioni al provider che alimenta la funzionalità selezionata. Rivedi l'Informativa sulla privacy e i termini di conservazione e addestramento del tuo provider prima di inviare materiale riservato.
Aggiungere un modello non elencato
Se manca un modello compatibile con OpenAI o supportato dal provider, aggiungi un provider e poi registra il suo identificatore esatto del modello. L'etichetta visualizzata può essere leggibile, ma Model Value deve corrispondere all'identificatore previsto dall'API upstream. Segui Configurare un provider IA personalizzato e API Key per la procedura completa di configurazione e verifica.
Quando un modello scompare o fallisce inaspettatamente, controlla prima il selettore live e lo stato del provider. Modifiche al catalogo, ID modello ritirati, chiavi scadute, limiti dell'account e impostazioni di contesto incompatibili sono cause più comuni di un problema di installazione del client PandaNpc.