PandaNpc สามารถใช้โมเดลแชทในตัวที่ให้บริการโดยบริการ และโมเดลที่เชื่อมต่อผ่านผู้ให้บริการ API ของคุณเองได้ นอกจากนี้ยังสามารถควบคุมเอนจินการเขียนโค้ดจากระยะไกล เช่น Claude Code, OpenAI Codex และ PandaCode ได้ สิ่งเหล่านี้เป็นตัวเลือกที่เกี่ยวข้องกัน แต่ไม่สามารถใช้แทนกันได้
หน้านี้เป็นภาพรวมของแคตตาล็อกโมเดลในตัว ณ วันที่ 17 สิงหาคม 2026 ความพร้อมใช้งานของโมเดลเปลี่ยนแปลงเร็วกว่าเอกสาร ดังนั้นตัวเลือกโมเดลในแอปจึงเป็นข้อมูลที่เชื่อถือได้มากที่สุด กระดานจัดอันดับโมเดล AI สาธารณะเป็นสถานที่ที่ดีที่สุดในการเปรียบเทียบข้อมูลคุณภาพ ความเร็ว และราคาปัจจุบัน
แคตตาล็อกโมเดลในตัว
โมเดลในตัวสามารถเลือกได้โดยไม่ต้องป้อนคีย์ผู้ให้บริการของคุณเอง แคตตาล็อกปัจจุบันประกอบด้วย:
| ตระกูลผู้ให้บริการ | โมเดลที่แสดงใน PandaNpc | จุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับ |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | การใช้เหตุผลทั่วไป การเขียนโค้ด และเวิร์กโฟลว์ที่เน้นเครื่องมือ |
| Anthropic | Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 | การใช้เหตุผลแบบยาว การรีวิวโค้ด การวางแผนการนำไปใช้งาน |
| Gemini 3.1 Pro | งานมัลติโมดัลและเอกสารยาว | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash | การใช้เหตุผลหรือคำขอที่คำนึงถึงต้นทุนและต้องการความเร็ว |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 | การเขียนโค้ดและเวิร์กโฟลว์บริบทยาว รายการ [1m] ระบุตัวแปรหน้าต่างขนาดใหญ่อย่างชัดเจน |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | งานภาษาจีนและงานเขียนโค้ดอเนกประสงค์ |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | การใช้เหตุผลทั่วไป งานหลายภาษา และโค้ด |
ชื่อในตัวเลือกระบุการกำหนดค่าบริการ ไม่ใช่การรับประกันประสิทธิภาพถาวร ผู้ให้บริการอาจแก้ไขเวอร์ชันโมเดลพื้นฐาน ขีดจำกัดบริบท ราคา ขีดจำกัดอัตรา หรือความพร้อมใช้งานในภูมิภาค
โมเดลในตัว โมเดล API และเอนจินการเขียนโค้ด
เลือกเลเยอร์ที่ถูกต้องก่อนเปรียบเทียบชื่อ:
| เลเยอร์ | ทำงานที่ไหน | การรับรองความถูกต้องและการเรียกเก็บเงิน | การใช้งานทั่วไป |
|---|---|---|---|
| โมเดล PandaNpc ในตัว | ผ่านบริการโมเดล PandaNpc | ใช้สิทธิ์การเข้าถึง PandaNpc และโควต้าบริการที่เกี่ยวข้อง | แชท โน้ต สรุป และฟีเจอร์ AI ที่รองรับ |
| โมเดลผู้ให้บริการแบบกำหนดเอง | โดยตรงกับ Base URL ที่คุณกำหนดค่าเมื่อรองรับ | ใช้ API Key ของผู้ให้บริการและการเรียกเก็บเงินของผู้ให้บริการ | ปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI, เกตเวย์ส่วนตัว, Ollama หรือ LM Studio |
| เอนจิน Claude Code หรือ Codex | บนคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมต่อของคุณ | ใช้บัญชีหรือการกำหนดค่า API ของ CLI ในเครื่องนั้น | แก้ไขรีโพซิทอรี รันคำสั่ง และการเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ |
| เอนจิน PandaCode | บนคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมต่อของคุณพร้อมแบ็กเอนด์ที่กำหนดค่าได้ | ใช้โมเดล/ผู้ให้บริการที่กำหนดให้กับ PandaCode | เวิร์กโฟลว์สไตล์ Claude Code บน DeepSeek, Qwen, เกตเวย์ส่วนตัว และ API อื่นๆ ที่รองรับ |
การเลือก GPT-5.6 Sol ในแชทไม่ได้เปลี่ยนโมเดลที่ใช้โดยกระบวนการ Codex ที่รันอยู่แล้วบนเครื่องของคุณ เช่นเดียวกัน การแชร์การเชื่อมต่อ Claude Code ไม่ได้ให้โควต้าโมเดลแชทในตัวแยกต่างหาก ดู ข้อมูลอ้างอิงการเชื่อมต่อ PandaPaw สำหรับวิธีที่เอนจินการเขียนโค้ดในเครื่องถูกเปิดเผยจากระยะไกล
วิธีเลือกโมเดล
เริ่มจากงาน ไม่ใช่ชื่อแบรนด์:
- การเขียนโค้ดระดับรีโพซิทอรี: ใช้ Claude Code, Codex หรือ PandaCode เมื่องานต้องการไฟล์ คำสั่งเชลล์ การทดสอบ และการอนุมัติเครื่องมือ เลือกโมเดลของเอนจินตามรีโพซิทอรีและงบประมาณ
- การใช้เหตุผลหรือการรีวิวที่ซับซ้อน: เริ่มต้นด้วยโมเดลระดับเรือธงหรือ “โปร” เช่น GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro หรือ DeepSeek v4 pro จากนั้นเปรียบเทียบผลลัพธ์จริงบนพรอมป์ต์ของคุณ
- การทำซ้ำอย่างรวดเร็ว: การกำหนดค่าแบบ “flash” เช่น DeepSeek v4 flash อาจเหมาะกว่าสำหรับการจัดหมวดหมู่ การเขียนใหม่ การแยกข้อมูล และการเรียกขนาดเล็กซ้ำๆ
- อินพุตที่ยาวมาก: เลือกรายการในแคตตาล็อกที่หน้าต่างบริบทที่ระบุครอบคลุมคำขอ เช่น Kimi Coding k3 [1m] แต่อย่าถือว่าบริบทสูงสุดให้ความแม่นยำสูงสุด การดึงข้อมูล การสรุป และอินพุตขนาดเล็กที่เจาะจงมักเชื่อถือได้มากกว่าและถูกกว่า
- งานภาษาจีนหรือหลายภาษา: เปรียบเทียบตัวเลือก Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude และ OpenAI บนข้อความตัวอย่าง คุณภาพภาษาขึ้นอยู่กับโดเมนและรูปแบบคำสั่ง
- เวิร์กโหลดที่คำนึงถึงต้นทุน: เปรียบเทียบราคาอินพุต ราคาเอาต์พุต นโยบายอินพุตที่แคช และอัตราความล้มเหลว/ลองใหม่ โทเคนที่ถูกกว่าอาจยังมีต้นทุนสูงกว่าหากโมเดลต้องพยายามซ้ำหลายครั้ง
หน้าต่างบริบทและขีดจำกัดเอาต์พุตต่างกัน
หน้าต่างบริบทคืองบประมาณโทเคนทั้งหมดสำหรับคำแนะนำ ประวัติการสนทนา ผลลัพธ์จากเครื่องมือ ข้อความที่ดึงมา และเอาต์พุตที่สร้างขึ้น การตั้งค่าเอาต์พุตสูงสุดจำกัดเฉพาะการตอบสนองเท่านั้น โมเดลที่โฆษณาว่ามีหน้าต่างหนึ่งล้านโทเคนไม่จำเป็นต้องรับพรอมป์ต์หนึ่งล้านโทเคนหลังจากรวมคำสั่งระบบและเอาต์พุตที่สงวนไว้แล้ว
สำหรับโมเดล PandaCode ที่กำหนดเอง ฟอร์มโมเดลจะแสดง Context Window และ Max Tokens ปล่อยไว้ไม่ต้องตั้งค่าหาก PandaNpc รู้จักโมเดลอยู่แล้ว หากคุณป้อนค่าที่กำหนดเอง ให้ใช้ขีดจำกัดที่ผู้ให้บริการระบุไว้และเว้นพื้นที่ปลอดภัยสำหรับพรอมป์ต์ระบบและการบีบอัด การตั้งค่าหน้าต่างใหญ่เกินกว่าที่ API ต้นทางรองรับอาจทำให้เซสชันที่รันมานานล้มเหลวหลังจากทำงานไปมากแล้ว
ความพร้อมใช้งาน โควต้า และความเป็นส่วนตัว
ก่อนที่จะพึ่งพาโมเดลในโปรดักชัน โปรดยืนยัน:
- ปรากฏในตัวเลือกโมเดลปัจจุบันของคุณและได้รับอนุญาตสำหรับบัญชีของคุณ
- ประเภทอินพุตตรงกับงานของคุณ โมเดลข้อความอาจไม่รับรูปภาพหรือไฟล์
- โควต้าผู้ให้บริการ ขีดจำกัดอัตรา และนโยบายการเรียกเก็บเงินเป็นที่ยอมรับได้
- ข้อกำหนดการจัดการข้อมูลของคุณอนุญาตให้ส่งเนื้อหาที่เลือกไปยังผู้ให้บริการนั้น
- การเรียกเครื่องมือและเอาต์พุตที่มีโครงสร้างทำงานร่วมกับเวอร์ชันโมเดลที่คุณเลือกจริง
PandaNpc อาจส่งเนื้อหาแชทหรือเซสชันไปยังผู้ให้บริการที่ขับเคลื่อนฟีเจอร์ที่เลือก ตรวจสอบ นโยบายความเป็นส่วนตัว และข้อกำหนดการเก็บรักษาและการฝึกอบรมของผู้ให้บริการของคุณก่อนส่งเนื้อหาที่เป็นความลับ
เพิ่มโมเดลที่ไม่อยู่ในรายการ
หากไม่มีโมเดลที่เข้ากันได้กับ OpenAI หรือโมเดลจากผู้ให้บริการที่รองรับ ให้เพิ่มผู้ให้บริการแล้วลงทะเบียนตัวระบุโมเดลที่แน่นอน ป้ายกำกับที่แสดงสามารถเป็นชื่อที่อ่านง่ายได้ แต่ Model Value ต้องตรงกับตัวระบุที่ API ต้นทางคาดหวัง ปฏิบัติตาม กำหนดค่าผู้ให้บริการ AI และ API Key แบบกำหนดเอง สำหรับขั้นตอนการตั้งค่าและการตรวจสอบทั้งหมด
เมื่อโมเดลหายไปหรือล้มเหลวโดยไม่คาดคิด ก่อนอื่นให้ตรวจสอบตัวเลือกสดและสถานะผู้ให้บริการ การเปลี่ยนแปลงแคตตาล็อก รหัสโมเดลที่เลิกใช้ คีย์หมดอายุ ขีดจำกัดบัญชี และการตั้งค่าบริบทที่เข้ากันไม่ได้เป็นสาเหตุที่พบบ่อยกว่าปัญหาการติดตั้งไคลเอนต์ PandaNpc