迷你 AI 模型大比拼：Claude Haiku 4.5、GLM-4.6 与 GPT-5 Mini 的编码能力对比

随着 Anthropic 发布 Claude Haiku 4.5，开发者社区立即开始关注一个问题：它与 GLM-4.6 和 GPT-5 Mini 相比表现如何？这三款模型属于同一价格区间的中端模型，专为成本效益和速度而优化，而非追求绝对的能力上限。

需要说明的是，Claude Opus 4.1、Sonnet 4.5 和 GPT-5 Codex 代表了当前的前沿模型，但成本显著更高。本文聚焦于这三款经济型模型，通过实战测试来评估它们在编码任务中的实际表现。

测试设计与方法论

价格定位分析

这三款模型的定价非常接近，都定位于中端市场。从每百万 token 的定价来看，它们都试图在性能和成本之间找到最佳平衡点。但需要注意的是，单纯的每 token 价格并不能完全反映实际使用成本，因为某些模型可能会产生更长的响应或更多的推理步骤，从而增加总体费用。

GLM-4.6 在我们的测试中就体现了这一点：尽管其每 token 价格具有竞争力，但由于高 token 消耗量，最终成为测试中最昂贵的模型。

测试任务设计

我们使用 Kilo Code 的问答模式设计了测试提示词。该提示词刻意保持清晰但开放性，目的是评估各模型如何解读需求并在边缘情况处理、优雅关闭和架构决策等方面确定优先级。

我们故意没有为每个模型优化提示词，因为我们想要测试的是各模型的默认行为和理解能力。这种方法虽然可能无法让某个模型发挥最佳水平，但能更真实地反映开发者在日常使用中的体验。

测试任务要求使用 TypeScript 创建一个以 SQLite 作为持久化存储层的任务队列系统，需要支持以下功能：

1. 向队列添加任务
2. 从队列处理任务
3. 调度任务在特定未来时间运行（延迟执行）

实现应处理基本的队列操作，并确保任务持久化到数据库。同时需要包含一个简单示例来演示如何使用该队列。

测试环境方面，我们切换到 Kilo Code 的代码模式，在所有三个模型上运行相同的提示词。每个模型都从完全相同的空白 Bun/SQLite/TypeScript 项目开始，仅安装了 better-sqlite3 依赖，确保所有测试的起始条件一致。

性能表现对比

我们多次运行此测试，在不同运行中观察到一致的模式。从整体性能来看，三款模型在速度、成本和代码质量方面各有特点。

速度与成本维度

Claude Haiku 4.5 以约 3 分钟的时间最快完成任务，实际成本为 0.08 美元。它在所有测试运行中工具调用零失败，每次文件编辑、创建和修改都在第一次尝试时成功。速度优势明显，但这种速度是有代价的——在并发控制和安全机制方面做出了妥协。

GLM-4.6 用时约 4 分钟完成任务，成本为 0.14 美元（最高）。虽然其每 token 价格具有竞争力，但由于高 token 消耗而成为最昂贵的选择。值得注意的是，GLM-4.6 在推理阶段尝试进行工具调用时，在所有运行中都失败了。我们不得不将推理模式禁用（设置为最小），才能使其正常工作。这修复了工具调用问题，但由于关闭了推理功能，影响了整体性能。

GPT-5 Mini 用时约 6 分钟生成代码，成本为 0.05 美元（最低）。虽然速度最慢，但它是唯一理解 SQLite 并发限制并通过应用层锁定机制解决该问题的模型。在测试过程中，GPT-5 Mini 在文件编辑工具调用方面出现了一些小问题，但在我们要求重试后，成功生成了我们想要的代码。

成本与质量的反比关系

我们发现了一个有趣的现象：成本与质量之间存在反比关系。需要强调的是，这里显示的成本反映的是完成此任务的实际费用，而非每 token 费率。这一区别很重要，因为”token 饥渴”模型（那些生成冗长响应或大量推理步骤的模型）尽管每 token 价格较低，但实际上可能更昂贵。

具体结论如下：

最便宜的运行成本（0.05 美元）：GPT-5 Mini 提供了最适合生产环境的代码。它实现了基于时间戳租约的应用层锁定机制，这种租约式锁定意味着任务获得临时锁，如果工作进程崩溃，锁会自动过期，从而防止死锁，同时确保任务不会被处理两次。

最昂贵的运行成本（0.14 美元）：GLM-4.6 拥有最佳的架构设计，但缺少关键的安全特性。它的多文件结构、完整类型系统和优先级队列支持展示了良好的工程实践，但在并发安全方面存在缺陷。

中等成本（0.08 美元）：Haiku 提供了最丰富的功能集，但完全没有并发控制。它包含了开发者在生产环境中实际需要的实用功能，如统计信息、清理已完成任务等，但在安全性方面做出了权衡。

功能实现深度分析

为了全面比较各实现的功能和安全模式，我们使用 Claude Opus 4.1 分析了每个实现，并编录了代码中存在的特性、架构模式和安全机制。然后，我们根据实际代码手动验证了这些发现，移除了我们认为与生产使用关联性较低的项目。

GPT-5 Mini 的实现特点

GPT-5 Mini 的实现展示了对并发安全的深刻理解。它是唯一一个正确理解 SQLite 并发限制并实现稳健解决方案的模型。

它的核心优势在于使用 locked_until 列实现了基于时间戳租约的应用层锁定。这种方法的巧妙之处在于：当工作进程崩溃时，租约会自动过期，系统能够优雅恢复，而不会导致死锁或任务重复处理。

实现包含了事务处理、指数退避重试机制（使用 Math.pow(2, attempts)）以及最高效的任务选择查询。虽然它缺少面向用户的功能（没有统计信息，没有任务类型注册），但在关键的安全方面处理得非常正确。

代码示例展示了其锁定机制：

// GPT-5 Mini 的租约式锁定实现
const lockDuration = 30000; // 30 秒租约
const lockedUntil = Date.now() + lockDuration;

const job = db
  .prepare(
    `
  UPDATE jobs 
  SET status = 'processing', 
      locked_until = ?
  WHERE id = (
    SELECT id FROM jobs
    WHERE status = 'pending'
    AND (locked_until IS NULL OR locked_until < ?)
    ORDER BY scheduled_at
    LIMIT 1
  )
  RETURNING *
`
  )
  .get(lockedUntil, Date.now());

这种设计确保了即使工作进程突然终止，30 秒后任务也能被其他进程重新获取，实现了自动恢复。

GLM-4.6 的架构优势

GLM-4.6 的代码组织是三个模型中最好的，采用了多文件结构：types.ts、database.ts 和 job-queue.ts。这种分离体现了良好的关注点分离原则。

它还是唯一实现优先级队列的模型，超越了原始需求。完整的类型系统使用枚举定义状态，提供了更好的类型安全。

然而，GLM-4.6 在并发处理方面存在概念性缺陷。虽然它通过内存中的 Set 跟踪活动任务展示了对并发性的理解，但这种方法有一个重大缺陷：跟踪信息没有持久化到数据库。这意味着如果工作进程崩溃，整个 Set 都会丢失，系统将无法追踪所有正在运行的任务。

代码结构示例：

// GLM-4.6 的多文件架构
// types.ts - 类型定义
export enum JobStatus {
  PENDING = "pending",
  PROCESSING = "processing",
  COMPLETED = "completed",
  FAILED = "failed",
}

// database.ts - 数据库操作
export class Database {
  private db: BetterSqlite3.Database;

  constructor(dbPath: string) {
    this.db = new Database(dbPath);
    this.initSchema();
  }
}

// job-queue.ts - 队列逻辑
export class JobQueue {
  private activeJobs = new Set<number>(); // 问题所在：内存中的跟踪
}

这种内存跟踪在正常情况下工作良好，但缺乏持久性使其在生产环境中不够可靠。

Claude Haiku 4.5 的功能丰富性

Haiku 在 3 分钟内生成了功能最丰富的代码，成本为 0.08 美元。它是唯一实现 getStats() 和 clearCompleted() 方法的模型，这些都是开发者在生产环境中实际需要的实用管理功能。

实现使用了清晰的方法命名和良好的代码文档，并且是唯一添加数据库索引以优化查询性能的模型。从工具调用的角度来看，Haiku 在所有测试运行中零失败，表现最为稳定。

但速度和功能的代价是安全性妥协：没有并发控制（可能导致竞态条件），没有事务处理，没有任务锁定（可能多次处理同一任务）。此外，它不是连续运行，而是需要手动调用 processQueue() 并指定批处理大小。

功能示例：

// Haiku 4.5 的实用功能
class JobQueue {
  // 统计信息 - 生产环境必需
  getStats() {
    const stats = this.db
      .prepare(
        `
      SELECT 
        status,
        COUNT(*) as count
      FROM jobs
      GROUP BY status
    `
      )
      .all();

    return {
      pending: stats.find(s => s.status === "pending")?.count || 0,
      processing: stats.find(s => s.status === "processing")?.count || 0,
      completed: stats.find(s => s.status === "completed")?.count || 0,
      failed: stats.find(s => s.status === "failed")?.count || 0,
    };
  }

  // 清理功能 - 避免数据库膨胀
  clearCompleted() {
    this.db.prepare("DELETE FROM jobs WHERE status = ?").run("completed");
  }

  // 数据库索引优化
  private initDatabase() {
    this.db.exec(`
      CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_status_scheduled 
      ON jobs(status, scheduled_at)
    `);
  }
}

Haiku 优化的是”快速让某些东西运行起来”，而不是生产环境的安全性。在测试中，我们也观察到 Haiku 有时会陷入循环，重复相同的响应。

工具调用性能差异

工具调用能力直接影响开发体验和效率。在 IDE 内处理文件操作（读取、写入、编辑）时，三个模型的表现有显著差异。

Haiku 4.5：在所有测试中工具调用零失败。每次文件编辑、创建和修改都在第一次尝试时成功。这种稳定性意味着更流畅的开发体验，不需要人工干预和重试。

GPT-5 Mini：出现 2 次工具调用失败，需要重试。虽然不是完美，但在要求重试后能够成功完成任务。这种偶发性失败在实际使用中可以接受，特别是考虑到其出色的代码质量。

GLM-4.6：推理模式与工具调用不兼容。必须禁用推理功能才能使工具调用正常工作。这是一个严重的限制，因为它迫使用户在推理能力和工具调用功能之间做出选择。当启用推理模式时，所有工具调用都会失败，这使得在某些场景下无法充分发挥模型的能力。

并发处理策略对比

SQLite 作为嵌入式数据库，在并发处理方面有其固有限制。三个模型对此采取了截然不同的应对策略。

GPT-5 Mini 的租约机制：实现了应用层锁定和基于时间戳的租约。这是最稳健的解决方案，因为它：

1. 通过 locked_until 时间戳提供自动超时机制
2. 允许崩溃的工作进程优雅恢复
3. 防止任务重复处理
4. 不依赖进程内存状态

这种方法的优雅之处在于完全通过数据库状态管理并发，即使在分布式环境中也能正常工作。

GLM-4.6 的内存跟踪：尝试使用内存中的 Set 来跟踪活动任务。虽然这展示了对并发性的理解，但实现存在致命缺陷：

1. 跟踪状态仅存在于内存中
2. 进程崩溃会导致所有跟踪信息丢失
3. 不支持多进程或分布式场景
4. 系统重启后无法恢复未完成任务的状态

这种方法在单进程、稳定环境中可能工作，但不适合生产环境。

Haiku 4.5 的取舍：完全没有处理并发问题。这意味着：

1. 多个工作进程可能同时处理同一任务
2. 存在竞态条件风险
3. 没有死锁保护
4. 需要外部机制确保单一工作进程

这种方法优先考虑简单性和速度，假设用户会在应用层处理并发控制。

实战建议与选择指南

基于测试结果，不同场景下的最佳选择各不相同：

生产环境优先级

如果你正在构建需要在生产环境中运行的系统，GPT-5 Mini 是最安全的选择。虽然生成速度较慢（6 分钟），但其并发安全机制、事务处理和租约式锁定确保了系统的可靠性。最低的实际成本（0.05 美元）也是一个显著优势。它适合需要高可靠性和正确性的场景，特别是分布式系统或需要处理并发的应用。

快速原型开发

对于原型开发或概念验证，Claude Haiku 4.5 是理想选择。最快的生成速度（3 分钟）、零工具调用失败和丰富的功能集（统计、清理、批处理）使其非常适合快速迭代。但需要注意，在投入生产前必须添加适当的并发控制和安全机制。它适合快速演示、学习项目或单用户应用场景。

架构学习参考

如果你想学习良好的代码组织和架构模式，GLM-4.6 提供了最佳示例。多文件结构、完整的类型系统和关注点分离展示了专业的工程实践。优先级队列的实现也超越了基本需求，展示了对问题域的深入思考。

但需要记住两个限制：必须禁用推理模式才能使用工具调用，以及需要改进并发处理机制。它适合作为架构参考，或在不需要高并发的内部工具中使用。

成本敏感型项目

从纯成本角度看，GPT-5 Mini 的 0.05 美元实际成本最低，同时提供了最高的代码质量。GLM-4.6 虽然每 token 价格有竞争力，但高 token 消耗使其成为最昂贵的选项（0.14 美元）。这再次证明了实际成本与每 token 价格之间的重要区别。

总结与展望

通过任务队列系统的实战测试，我们揭示了三款迷你 AI 模型在编码任务中的不同特点和权衡：

GPT-5 Mini（0.05 美元，6 分钟）优先考虑正确性和安全性，以最低成本提供最强的并发保护。虽然速度较慢且缺少额外功能，但其稳健的租约式锁定机制使其成为生产环境的首选。2 次工具调用失败需要重试，但整体可靠性仍然很高。

GLM-4.6（0.14 美元，4 分钟）专注于架构设计，提供多文件结构、完整类型系统和优先级队列。但推理模式会破坏工具调用，必须禁用才能正常工作。并发处理的内存跟踪方法在理论上合理，但实践中存在缺陷。

Claude Haiku 4.5（0.08 美元，3 分钟）在速度和功能性之间取得平衡，提供最丰富的功能集（统计信息、清理、可配置批处理大小）。工具调用零失败率展示了出色的稳定性，但完全缺少并发控制，且在测试中偶尔会陷入循环。

这次对比揭示了一个重要洞察：在 AI 辅助编码领域，没有绝对的”最佳”模型，只有针对特定场景的”最合适”选择。生产环境需要安全性，原型开发追求速度，架构学习看重结构——理解你的优先级是做出正确选择的关键。

随着这些模型的持续演进，我们期待看到它们在保持成本优势的同时，不断改进在并发处理、工具调用稳定性和代码质量等方面的表现。对于开发者而言，了解每个模型的优势和局限，能够帮助我们在合适的场景使用合适的工具，最大化开发效率和代码质量。