本文介绍如何选择Claude模型。建议默认从最智能模型开始，用努力级别调节性能与成本。模型分四类：Mythos/Fable最强，适合复杂任务；Opus适合推理密集型工作；Sonnet平衡性能与成本；Haiku最快最便宜。选择时需考虑任务难度、延迟需求、访问限制和单位经济性。建议用自定义评估而非标准基准测试，并可采用顾问策略让低成本模型调用高智能模型提升效率。

开发者采用顾问策略，将Opus与Sonnet或Haiku配对，以实现智能与成本的平衡。新顾问工具简化了API调用，使Sonnet或Haiku在遇到问题时可咨询Opus，从而提高任务执行效率，适合高频任务。