结论
- Qwen 通常更适合阿里云生态和国内友好的 compatible-mode 设置。
- DeepSeek 可能非常省钱，但上线前要重新核对价格和模型可用性。
- Coding agent 不应硬编码某个 provider，应按任务、延迟、预算和失败率路由。
怎么做
- 用真实仓库任务做小 benchmark：编辑、修测试、总结和 tool-call 规划。
- 用同一套 OpenAI-compatible client 分别请求 Qwen 和 DeepSeek base URL。
- 至少跑 20 个任务，记录通过率、重试、输出长度、延迟和 token 成本。
- 选默认模型，再把另一个 provider 设为错误、限速或质量下降时的 fallback。
- 想不改 agent 配置切路由时，使用 OpenLLMAPI 这类统一 endpoint。
推荐路径对比
| 平台 | 免费/额度 | 适合 |
|---|---|---|
| Qwen API | 注册额度变化 | 国内友好 compatible setup 与 Qwen coding 工作流 |
| DeepSeek API | 以官方价格/额度为准 | 低价推理和代码生成 |
| GLM API | 额度变化 | 额外国产 fallback |
| OpenLLMAPI | 体验政策变化 | 一个 key 路由 Qwen/DeepSeek 类流量 |
自有平台承接
按任务路由 coding agent
把 Qwen 和 DeepSeek 放在一个 OpenAI-compatible endpoint 后，加入 fallback、日志和成本归因。
FAQ
Qwen 写代码一定比 DeepSeek 好吗？
不一定，取决于模型版本和任务。应该用你的真实 repo 编辑、修测试任务来测，而不是只看榜单。
coding agent 哪个更便宜？
DeepSeek 常被低价搜索命中，但真实 agent 成本取决于重试、上下文长度和几轮能解决问题。
能不改代码切 Qwen/DeepSeek 吗？
可以，只要 base_url、api_key 和 model 都走配置；网关会让切路由和 fallback 更简单。