模型选型向导
MODEL PICKER按需求打分排序榜单只回答「谁最强」，这一页回答「我该用哪个」：把预算、上下文、速度与能力偏好转成权重，对本站模型库里的主流模型打分排序，并说明每个推荐是怎么算出来的。
FILTERS
硬性条件
不满足的模型直接排除，不参与排序。
模型池加载中…
WEIGHTS
你看重什么
权重都是相对的，全调 0 时按默认权重算。
按当前条件排序。
TOP PICKS
推荐结果
分数 = 各维度归一化后的加权平均（满分 100）。
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SHORTLIST
候选清单
按分数排序的前 20 名，含各维度原始值。
| # | 模型 | 厂商 | 分数 | 综合 | 代码 | 输入 $/1M | 输出 $/1M | 上下文 | 速度 |
|---|
METHOD
打分口径
加载后显示本轮的归一化区间。
HOW IT WORKS
怎么用这个向导
- 设硬条件先填预算上限与最小上下文窗口，再勾选必须支持的能力；不满足的模型直接从候选池剔除。
- 调权重按你的场景拖动五个权重滑块：写代码就加代码能力，做批量任务就加价格与速度，读长文档就加上下文。
- 看推荐右侧给出前 5 名推荐卡（含理由与站内模型页链接），下方是前 20 名明细表，含各维度原始值。
- 核对口径「打分口径」一节列出本轮候选池的归一化区间与权重合计，确认它和你的判断标准一致后再做决定。
FAQ
模型选型常见问题
这个分数权威吗？
不权威，它是「按你的偏好排序」的工具，不是能力排行榜。综合与代码分来自站内模型库的评测字段，价格与上下文来自各来源的公开价格；归一化只在当前候选池内做，换个筛选条件分数就会变。
为什么两个分数差不多的模型价格差很多？
能力分的绝对值差异可能很小（例如 49.6 与 47.2），但价格维度是归一化后的结果，在同一个池子里会被放大。想让价格更有决定权，就把「价格划算」权重调高。
权重都调 0 会怎样？
权重合计为 0 时页面退化为固定 50 分，排序回到候选池默认顺序（按综合分与收录热度）。实际使用时保持至少一档权重即可。
模型库里的价格是什么口径？
每 1M token 的美元牌价，输入与输出分列，与 /models、/rankings 页面同源。中转站实际价格还要乘倍率，可以用「倍率与额度换算器」折算出实付价。
为什么有些我知道的模型没出现？
候选池只收「同时有牌价与评测分」的模型，并且限制在收录热度较高的一批；缺价格或缺评分的条目会污染排序，所以不参与推荐。完整清单见 /models。
填的偏好会被记录吗？
不会。打分与排序全部在浏览器本地完成，不请求接口、不写本地存储；刷新即恢复默认权重。
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候选模型与价格取自站内模型库；打分只用页面上的公开字段，换个筛选条件分数就会变。
