PandaNpc kan gebruikmaken van ingebouwde chatmodellen die door de service worden geleverd en van modellen die via je eigen API-provider zijn verbonden. Het kan ook op afstand codeer-engines aansturen, zoals Claude Code, OpenAI Codex en PandaCode. Dit zijn gerelateerde keuzes, maar ze zijn niet uitwisselbaar.
Deze pagina is een momentopname van de ingebouwde modelcatalogus van 17 augustus 2026. De beschikbaarheid van modellen verandert sneller dan de documentatie, dus de modelkiezer in de app is leidend. Het openbare AI-modelleaderboard is de beste plek om actuele kwaliteits-, snelheids- en prijsgegevens te vergelijken.
Ingebouwde modelcatalogus
Ingebouwde modellen kunnen worden geselecteerd zonder dat je je eigen providersleutel hoeft in te voeren. De catalogus omvat momenteel:
| Providerfamilie | In PandaNpc weergegeven modellen | Goed startpunt voor |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | Algemeen redeneren, coderen, toolgerichte workflows |
| Anthropic | Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 | Uitgebreid redeneren, codebeoordeling, implementatieplanning |
| Gemini 3.1 Pro | Multimodaal werk en werken met lange documenten | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash | Redeneren of snellere kostenbewuste verzoeken |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 | Codeer- en workflows met lange context; de [1m]-vermelding identificeert expliciet de variant met groot venster |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | Algemene Chinese en codeertaken |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | Algemeen redeneren, meertalig werk en code |
Namen in de kiezer verwijzen naar een serviceconfiguratie, niet naar een permanente prestatietoezegging. Providers kunnen onderliggende modelversies, contextlimieten, prijzen, snelheidslimieten of regionale beschikbaarheid herzien.
Ingebouwde modellen, API-modellen en codeer-engines
Kies de juiste laag voordat je namen vergelijkt:
| Laag | Waar deze draait | Authenticatie en facturering | Typisch gebruik |
|---|---|---|---|
| Ingebouwd PandaNpc-model | Via de PandaNpc-modeldienst | Maakt gebruik van je PandaNpc-toegang en toepasselijk servicequotum | Chat, notities, samenvattingen en ondersteunde AI-functies |
| Model van eigen provider | Rechtstreeks via de door jou geconfigureerde Base URL, indien ondersteund | Maakt gebruik van de API key van je provider en de facturering van de provider | OpenAI-compatibele eindpunten, private gateways, Ollama of LM Studio |
| Claude Code- of Codex-engine | Op je verbonden computer | Maakt gebruik van de account- of API-configuratie van die lokale CLI | Repositories bewerken, opdrachten uitvoeren en agentisch coderen |
| PandaCode-engine | Op je verbonden computer met een configureerbare backend | Maakt gebruik van het model/de provider die aan PandaCode is toegewezen | Claude Code-achtige workflow op DeepSeek, Qwen, private gateways en andere ondersteunde API's |
Het selecteren van GPT-5.6 Sol in een chat verandert niet het model dat wordt gebruikt door een Codex-proces dat al op je machine draait. Evenmin geeft het delen van een Claude Code-verbinding een apart quotum voor ingebouwde chatmodellen. Zie de PandaPaw-verbindingsreferentie voor hoe lokale codeer-engines op afstand beschikbaar worden gesteld.
Hoe kies je een model
Start vanuit de taak in plaats van vanuit de merknaam:
- Repository-schaal coderen: gebruik Claude Code, Codex of PandaCode wanneer de taak bestanden, shell-opdrachten, tests en toolgoedkeuringen vereist. Kies het model van de engine op basis van de repository en het budget.
- Complex redeneren of beoordelen: begin met een vlaggenschip- of 'pro'-model zoals GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro of DeepSeek v4 pro, en vergelijk daarna de daadwerkelijke resultaten op jouw prompt.
- Snelle iteratie: een 'flash'-configuratie zoals DeepSeek v4 flash kan beter passen bij classificatie, herschrijven, extractie en herhaalde kleine aanroepen.
- Zeer lange invoer: kies een catalogusvermelding waarvan het vermelde contextvenster het verzoek dekt, zoals Kimi Coding k3 [1m], maar ga er niet van uit dat maximale context maximale nauwkeurigheid oplevert. Retrieval, samenvattingen en kleinere gerichte invoer zijn vaak betrouwbaarder en goedkoper.
- Chinees of meertalig werk: vergelijk de opties van Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude en OpenAI op representatieve tekst. Taalkwaliteit verschilt per domein en instructiestijl.
- Kostenbewuste workloads: vergelijk invoerprijs, uitvoerprijs, beleid voor gecachte invoer en het aantal fouten/retries. Een goedkopere token kan nog steeds duurder uitvallen als het model herhaalde pogingen nodig heeft.
Contextvenster en uitvoerlimiet zijn verschillend
Het contextvenster is het totale tokenbudget voor instructies, gespreksgeschiedenis, toolresultaten, opgehaalde tekst en gegenereerde uitvoer. De instelling voor maximale uitvoer beperkt alleen de respons. Een model dat wordt aangeprezen met een venster van één miljoen tokens accepteert niet noodzakelijkerwijs een prompt van één miljoen tokens als systeeminstructies en gereserveerde uitvoer zijn meegerekend.
Voor aangepaste PandaCode-modellen toont het modelformulier Context Window en Max Tokens. Laat ze leeg als PandaNpc het model al kent. Als je eigen waarden invoert, gebruik dan de gedocumenteerde limieten van de provider en houd veiligheidsruimte over voor systeemprompts en compactering. Als je een venster instelt dat groter is dan de upstream-API ondersteunt, kan een langlopende sessie pas na aanzienlijk werk mislukken.
Beschikbaarheid, quota's en privacy
Voordat je op een model vertrouwt in productie, controleer dan:
- Het verschijnt in je huidige modelkiezer en is geautoriseerd voor je account.
- De invoertypen passen bij je taak; een tekstmodel accepteert mogelijk geen afbeeldingen of bestanden.
- Het quotum van de provider, de snelheidslimiet en het factureringsbeleid zijn acceptabel.
- Je eisen voor gegevensverwerking staan het verzenden van de geselecteerde inhoud naar die provider toe.
- Toolaanroepen en gestructureerde uitvoer werken met de exacte modelversie die je hebt geselecteerd.
PandaNpc kan chat- of sessie-inhoud verzenden naar de provider die de geselecteerde functie mogelijk maakt. Bekijk het Privacybeleid en de eigen bewaar- en trainingsvoorwaarden van je provider voordat je vertrouwelijk materiaal verzendt.
Een model toevoegen dat niet wordt vermeld
Als een OpenAI-compatibel of ondersteund providermodel ontbreekt, voeg dan een provider toe en registreer vervolgens de exacte modelidentificatie. Het weergavelabel kan gebruiksvriendelijk zijn, maar Model Value moet overeenkomen met de identificatie die de upstream-API verwacht. Volg Configureer een aangepaste AI-provider en API key voor de volledige installatie- en verificatiestroom.
Wanneer een model verdwijnt of onverwacht faalt, controleer dan eerst de live kiezer en de status van de provider. Cataloguswijzigingen, ingetrokken model-ID's, verlopen sleutels, accountlimieten en incompatibele contextinstellingen komen vaker voor dan een installatieprobleem van de PandaNpc-client.