Curseur Quel modèle d'IA est le mieux adapté à votre tâche de codage ?

Récemment, l'outil de programmation assistée par l'IA Curseur a publié une liste des principaux modèles d'IA privilégiés par les développeurs. Claude 3.7 Le modèle Sonnet occupe la première place.

Ces données officielles reflètent certainement le choix d'une grande partie des développeurs. Mais cela signifie-t-il que les développeurs devraient simplement faire de Claude 3.7 Sonnet l'option par défaut ? Le cas d'utilisation réel peut être plus complexe.

L'examen des habitudes d'utilisation de certains développeurs seniors révèle des différences significatives dans leurs ratios de sélection de modèles par rapport à la liste officielle. Par exemple, dans Cursor, Gemini 2.5 Pro peut être utilisé jusqu'à 801 TP3T, Claude 3.7 Sonnet représente 101 TP3T, et GPT-3.5 et GPT-4.1 5% chacun. Dans d'autres environnements de ligne de commande ou d'édition de code (tels que Roo ou Cline et d'autres outils), l'utilisation de Grok 3 peut même atteindre 901 TP3T, les 101 TP3T restants étant attribués à l'équipe d'experts de l'Institut de recherche sur les maladies infectieuses. Gémeaux 2.5 Flash, les autres modèles sont rarement appelés.

Cette différence s'explique par une combinaison de considérations fondées sur les exigences réelles de la tâche, la rentabilité et les caractéristiques du modèle. Voici quelques principes et préférences à prendre en compte lors de la sélection et de l'utilisation de ces assistants de codage IA.

Évitez d'utiliser le mode "Auto".

Le mode "Auto" de sélection des modèles dans des outils tels que Cursor n'est pas recommandé, principalement parce que le développeur perd le contrôle direct de la sélection des modèles. Bien que cette fonction soit destinée à équilibrer la consommation de modèles, la puissance et la réactivité, la réalité est qu'il est souvent difficile de trouver un compromis entre les trois - généralement, plus de puissance signifie une consommation plus élevée ou une vitesse plus lente.

Au lieu de laisser le système attribuer automatiquement un modèle qui n'est peut-être pas adapté à la tâche à accomplir, ce qui entraîne un gaspillage de ressources (par exemple, points ou nombre d'appels), il est préférable de basculer manuellement vers le modèle le plus approprié en fonction des besoins spécifiques. Il est donc recommandé de désactiver cette option automatique à long terme.

Activation du mode "Thinking" (chaîne de pensée)

La technologie de la chaîne de pensée est désormais une norme dans les meilleurs modèles d'IA. Il est essentiel d'activer l'option permettant d'afficher le "processus de pensée" du modèle (souvent appelé "Thinking" ou similaire).

L'activation de ce mode permet non seulement d'améliorer la capacité du modèle à traiter des problèmes complexes, mais les étapes de raisonnement détaillées qu'il affiche donnent également aux développeurs un aperçu de la manière dont le modèle fonctionne. L'avantage est double : d'une part, l'observation permet d'apprendre la stratégie de résolution des problèmes du modèle et d'accumuler de l'expérience dans le traitement de tâches similaires ; d'autre part, la direction du raisonnement et la solution du modèle peuvent être rapidement jugées correctes ou non, ce qui permet d'intervenir et de procéder à des ajustements à temps, à un stade précoce.

Changement de modèle en fonction du type de tâche

Aucun modèle n'est parfait pour toutes les tâches, et le changement dynamique de modèle est la clé de l'efficacité.

Planification de projets à grande échelle et toilettage du code

Pour les macro-tâches telles que la planification de projets, le tri de bases de code complexes ou anciennes, et la génération de règles, Gemini 2.5 Pro ou Claude 3.7 Sonnet sont les principaux choix. Parmi eux, Gemini 2.5 Pro a un avantage significatif grâce à sa grande fenêtre contextuelle, et est particulièrement adapté à la gestion de projets plus anciens avec de multiples itérations et de grandes bases de code.

Gemini 2.5 Pro prend actuellement en charge des fenêtres contextuelles allant jusqu'à 1 million de tokens (les tokens sont une unité de mesure de la quantité de données textuelles), et prévoit de les étendre à 2 millions de tokens. Cela signifie qu'il peut gérer l'équivalent de milliers de pages de documents, de bases de codes entières ou de grandes entrées de données multimodales contenant du texte, des images, de l'audio et de la vidéo, le tout en même temps. Cela signifie qu'il peut traiter l'équivalent de milliers de pages de documents, de bases de codes entières ou de données multimodales volumineuses contenant du texte, des images, du son et de la vidéo, en une seule fois. En revanche, d'autres modèles grand public tels que le gpt-4o-mini d'OpenAI et le gpt-4o-mini de l'Agence européenne pour l'évaluation des technologies de l'information. Anthropique Claude 3.7 Sonnet offre actuellement une fenêtre contextuelle d'environ 200 000 jetons.

L'expérience a montré que Gemini 2.5 Pro excelle dans la génération automatique de fichiers de documents (par exemple, on suppose que le fichier mdc mentionné dans l'article original peut faire référence à un document Markdown ou à un autre format), avec moins de cas d'"hallucinations" apparentes (c'est-à-dire la génération d'un contenu inexact ou dénué de sens).

Modification d'un seul fichier et développement modulaire

Pour les tâches de moindre envergure, telles que la modification d'un seul fichier ou le développement modulaire, le passage à la famille de modèles Claude 3.x Sonnet est souvent un meilleur choix.Les modèles Claude sont connus pour leur réactivité, leur précision et leurs capacités de génération de code.

Dans ce cas, le développeur peut être confronté à un choix : utiliser la dernière version de Claude 3.7 Sonnet ou la version légèrement antérieure de Claude 3.5 Sonnet ?

L'expérience de certains développeurs suggère que Claude 3.5 Sonnet peut sembler plus stable et plus fiable que 3.7 Sonnet dans certains scénarios. En particulier, le mode "réflexion" de 3.7 Sonnet peut parfois conduire à un cycle de changements itératifs qui n'aboutissent pas au résultat souhaité après avoir traité des problèmes très complexes ou de longues conversations. Par conséquent, même si 3.5 Sonnet est sorti depuis un certain temps, il reste un choix très robuste et fiable pour de nombreux scénarios de développement quotidiens.

Gemini 2.5 Pro est un planificateur stratégique capable de traiter des informations à grande échelle, tandis que la série Claude 3.x Sonnet est plutôt un commando qui exécute des tâches de codage spécifiques et résout rapidement les problèmes.

Optimisation spécifique à une tâche

• Débogage simple ou petites modifications : Pour les tâches simples telles que la correction des fautes de frappe et les ajustements mineurs du code, envisagez d'utiliser un modèle moins coûteux ou plus rapide, tel que GPT-4.1, qui peut être en phase d'essai gratuit ou peu coûteux pour le moment, et même s'il est facturé à l'avenir, il devrait consommer beaucoup moins de points que les modèles haut de gamme, ce qui le rend rentable pour ce type de "petites corrections". Il est très rentable pour ce type de tâches de "bricolage" et évite le gaspillage de ressources sous la forme de "tuer une poule avec un œil de bœuf".
• Tâches multimodales : La famille de modèles Claude 3.x Sonnet est généralement plus performante lorsque la tâche implique de travailler avec des images, comme la génération de code pour une page web basée sur un dessin de conception, et les modèles Claude ont une force reconnue dans la compréhension des éléments visuels et la génération de code pour des interfaces esthétiquement agréables.

Sélection du modèle spécifique à l'outil (Roo, Cline, etc.)

Dans certains outils d'IA en ligne de commande ou plug-ins IDE autres que Cursor (par exemple, Roo et Cline, comme mentionné dans l'article original), la sélection du modèle peut être fortement influencée par le coût et la facilité d'utilisation.

Dans ces environnements, l'utilisation de Grok Le modèle Grok 3 peut devenir une option pragmatique, principalement en raison de son allocation d'utilisation relativement généreuse. x AI offre une allocation mensuelle gratuite importante pour l'API Grok 3 (qui avoisinerait les 150 $), ce qui est extrêmement intéressant pour les développeurs qui ont besoin de faire beaucoup d'appels. Pour plus d'informations, voir Grok 3 : le corps de l'intelligence raisonnée explose ! L'API lance le "$5 charge for $150" (frais de 5 $ pour 150 $) répondre en chantant OpenAI Codex CLI : un assistant de codage de l'IA en ligne de commande de terminal lancé par OpenAI et d'autres discussions au sein de la communauté. En revanche, l'utilisation d'autres modèles de premier plan peut rapidement entraîner des coûts élevés. Bien que la famille de modèles Gemini offre un niveau gratuit, il est souvent accompagné d'une limitation de débit et est susceptible de déclencher des erreurs lorsqu'il y a trop de demandes consécutives ou simultanées.

En outre, pour certaines tâches de codage répétitives ou par lots (l'acronyme MCP peut faire référence à des scénarios tels que "Mass Code Processing" ou similaires), une version de Gemini Flash, qui, comme son nom l'indique, optimise la réactivité tout en conservant une compréhension contextuelle suffisante, est une option qui mérite d'être envisagée. Gemini Flash offre un bon équilibre entre la vitesse et la précision lorsqu'il s'agit de ce type de tâches par lots qui exigent une réponse rapide et précise.

En fin de compte, une stratégie efficace d'utilisation des modèles d'IA ne consiste pas à choisir un modèle unique, mais plutôt à passer manuellement, de manière dynamique et flexible, d'un scénario à l'autre et d'un outil à l'autre, en fonction des exigences de la tâche, du budget et des caractéristiques du modèle. Par exemple, il serait judicieux de donner la priorité à des modèles très performants tels que Claude 3.7 Sonnet ou Gemini 2.5 Pro pour les tâches complexes dans la limite du quota disponible, et de passer à des options plus économiques telles que GPT-4.1 ou Grok 3 lorsque le quota est presque épuisé ou pour des tâches simples.