PandaNpc có thể sử dụng các mô hình trò chuyện tích hợp do dịch vụ cung cấp và các mô hình được kết nối thông qua nhà cung cấp API của riêng bạn. Nó cũng có thể điều khiển từ xa các công cụ lập trình như Claude Code, OpenAI Codex và PandaCode. Đây là những lựa chọn liên quan, nhưng không thể thay thế cho nhau.
Trang này là ảnh chụp nhanh danh mục mô hình tích hợp vào ngày 17 tháng 8 năm 2026. Tính khả dụng của mô hình thay đổi nhanh hơn tài liệu, vì vậy bộ chọn mô hình trong ứng dụng có giá trị xác thực. Bảng xếp hạng mô hình AI công khai là nơi tốt nhất để so sánh dữ liệu chất lượng, tốc độ và giá hiện tại.
Danh mục mô hình tích hợp
Các mô hình tích hợp có thể được chọn mà không cần nhập khóa nhà cung cấp của riêng bạn. Danh mục hiện bao gồm:
| Nhóm nhà cung cấp | Mô hình hiển thị trong PandaNpc | Điểm khởi đầu tốt cho |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | Suy luận tổng quát, lập trình, quy trình làm việc hướng công cụ |
| Anthropic | Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 | Suy luận dạng dài, đánh giá mã, lập kế hoạch triển khai |
| Gemini 3.1 Pro | Làm việc đa phương thức và tài liệu dài | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro, DeepSeek v4 flash | Suy luận hoặc các yêu cầu nhanh hơn, nhạy cảm về chi phí |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3, Kimi Coding k3 [1m], Kimi K3 | Lập trình và quy trình làm việc ngữ cảnh dài; mục [1m] xác định rõ biến thể cửa sổ lớn |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | Các tác vụ tiếng Trung và lập trình đa dụng |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | Suy luận tổng quát, công việc đa ngôn ngữ và mã |
Các tên trong bộ chọn xác định cấu hình dịch vụ, không phải cam kết hiệu suất vĩnh viễn. Nhà cung cấp có thể sửa đổi phiên bản mô hình nền, giới hạn ngữ cảnh, giá cả, giới hạn tần suất hoặc tính khả dụng theo khu vực.
Mô hình tích hợp, mô hình API và công cụ lập trình
Chọn lớp chính xác trước khi so sánh tên:
| Lớp | Nơi chạy | Xác thực và thanh toán | Cách sử dụng điển hình |
|---|---|---|---|
| Mô hình PandaNpc tích hợp | Thông qua dịch vụ mô hình PandaNpc | Sử dụng quyền truy cập PandaNpc của bạn và hạn mức dịch vụ áp dụng | Trò chuyện, ghi chú, tóm tắt và các tính năng AI được hỗ trợ |
| Mô hình nhà cung cấp tùy chỉnh | Trực tiếp qua Base URL bạn cấu hình khi được hỗ trợ | Sử dụng khóa API và thanh toán của nhà cung cấp của bạn | Các điểm cuối tương thích OpenAI, cổng riêng, Ollama hoặc LM Studio |
| Công cụ Claude Code hoặc Codex | Trên máy tính được kết nối của bạn | Sử dụng tài khoản hoặc cấu hình API của CLI cục bộ đó | Chỉnh sửa kho lưu trữ, chạy lệnh và lập trình tác nhân |
| Công cụ PandaCode | Trên máy tính được kết nối của bạn với backend có thể cấu hình | Sử dụng mô hình/nhà cung cấp được gán cho PandaCode | Quy trình làm việc kiểu Claude Code trên DeepSeek, Qwen, cổng riêng và các API được hỗ trợ khác |
Việc chọn GPT-5.6 Sol trong cuộc trò chuyện không làm thay đổi mô hình được sử dụng bởi quy trình Codex đang chạy trên máy của bạn. Tương tự, chia sẻ kết nối Claude Code không cấp một hạn mức mô hình trò chuyện tích hợp riêng. Xem tài liệu tham khảo kết nối PandaPaw để biết cách các công cụ lập trình cục bộ được truy cập từ xa.
Cách chọn mô hình
Bắt đầu từ nhiệm vụ thay vì tên thương hiệu:
- Lập trình quy mô kho lưu trữ: sử dụng Claude Code, Codex hoặc PandaCode khi nhiệm vụ cần tệp tin, lệnh shell, kiểm thử và phê duyệt công cụ. Chọn mô hình của công cụ dựa trên kho lưu trữ và ngân sách.
- Suy luận hoặc đánh giá phức tạp: bắt đầu với mô hình chủ lực hoặc "pro" như GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro hoặc DeepSeek v4 pro, sau đó so sánh kết quả thực tế trên lời nhắc của bạn.
- Vòng lặp nhanh: cấu hình "flash" như DeepSeek v4 flash có thể phù hợp hơn cho phân loại, viết lại, trích xuất và các lệnh gọi nhỏ lặp lại.
- Đầu vào rất dài: chọn mục danh mục có cửa sổ ngữ cảnh được nêu bao phủ yêu cầu, chẳng hạn như Kimi Coding k3 [1m], nhưng đừng cho rằng ngữ cảnh tối đa mang lại độ chính xác tối đa. Truy xuất, tóm tắt và các đầu vào nhỏ tập trung thường đáng tin cậy hơn và ít tốn kém hơn.
- Công việc tiếng Trung hoặc đa ngôn ngữ: so sánh các tùy chọn Kimi, DeepSeek, GLM, Qwen, Gemini, Claude và OpenAI trên văn bản đại diện. Chất lượng ngôn ngữ thay đổi theo lĩnh vực và phong cách hướng dẫn.
- Khối lượng công việc nhạy cảm chi phí: so sánh giá đầu vào, giá đầu ra, chính sách đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm và tỷ lệ lỗi/thử lại. Một token rẻ hơn vẫn có thể tốn nhiều hơn nếu mô hình cần thử lại nhiều lần.
Cửa sổ ngữ cảnh và giới hạn đầu ra là khác nhau
Cửa sổ ngữ cảnh là tổng ngân sách token cho hướng dẫn, lịch sử hội thoại, kết quả công cụ, văn bản được truy xuất và đầu ra được tạo. Cài đặt đầu ra tối đa chỉ giới hạn phản hồi. Một mô hình được quảng cáo với cửa sổ một triệu token không nhất thiết chấp nhận lời nhắc một triệu token sau khi bao gồm hướng dẫn hệ thống và đầu ra dành riêng.
Đối với các mô hình PandaCode tùy chỉnh, biểu mẫu mô hình hiển thị Context Window và Max Tokens. Để trống các giá trị này nếu PandaNpc đã biết mô hình. Nếu bạn nhập giá trị tùy chỉnh, hãy sử dụng giới hạn được tài liệu hóa của nhà cung cấp và chừa khoảng an toàn cho lời nhắc hệ thống và nén. Đặt cửa sổ lớn hơn mức API ngược dòng hỗ trợ có thể khiến một phiên chạy lâu chỉ thất bại sau khi đã thực hiện nhiều việc.
Tính khả dụng, hạn mức và quyền riêng tư
Trước khi dựa vào một mô hình trong sản xuất, hãy xác nhận:
- Mô hình xuất hiện trong bộ chọn mô hình hiện tại của bạn và được ủy quyền cho tài khoản của bạn.
- Các loại đầu vào của mô hình phù hợp với nhiệm vụ của bạn; mô hình văn bản có thể không chấp nhận hình ảnh hoặc tệp tin.
- Hạn mức nhà cung cấp, giới hạn tần suất và chính sách thanh toán của mô hình là chấp nhận được.
- Các yêu cầu xử lý dữ liệu của bạn cho phép gửi nội dung đã chọn đến nhà cung cấp đó.
- Việc gọi công cụ và đầu ra có cấu trúc hoạt động với phiên bản mô hình chính xác bạn đã chọn.
PandaNpc có thể truyền nội dung trò chuyện hoặc phiên đến nhà cung cấp hỗ trợ tính năng đã chọn. Xem lại Chính sách quyền riêng tư và các điều khoản lưu giữ và đào tạo của nhà cung cấp trước khi gửi thông tin bảo mật.
Thêm mô hình không có trong danh sách
Nếu thiếu mô hình nhà cung cấp tương thích OpenAI hoặc được hỗ trợ, hãy thêm nhà cung cấp rồi đăng ký mã định danh mô hình chính xác của nó. Nhãn hiển thị có thể thân thiện với người dùng, nhưng Model Value phải khớp với mã định danh mà API ngược dòng mong đợi. Làm theo Định cấu hình nhà cung cấp AI tùy chỉnh và khóa API để biết quy trình thiết lập và xác minh hoàn chỉnh.
Khi một mô hình biến mất hoặc lỗi bất ngờ, trước tiên hãy kiểm tra bộ chọn trực tiếp và trạng thái nhà cung cấp. Các thay đổi danh mục, ID mô hình đã ngừng hoạt động, khóa hết hạn, giới hạn tài khoản và cài đặt ngữ cảnh không tương thích là những nguyên nhân phổ biến hơn là sự cố cài đặt ứng dụng khách PandaNpc.