Si consiglia di utilizzare claude code con modelli nazionali
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In realtà provo un certo fastidio per l’azienda anthropic, ma essendo al culmine della fama, non posso che usarla a malincuore. Ho sottoscritto un abbonamento claudecode pro, con una quota molto limitata, utilizzabile solo per pianificare. I modelli nazionali, sebbene leggermente inferiori, hanno una quota maggiore, con un rapporto qualità-prezzo nettamente vantaggioso. Al momento i fornitori di modelli nazionali non offrono l’API response, quindi non è possibile integrarli bene in codex, a patto che non consideriamo la vecchia versione di codex. Le chat completion potrebbero avere limiti storici, causando prestazioni API non del tutto coerenti tra i vari fornitori: ad esempio deepseekv4 richiede extra body per attivare il thinking, riconosce solo “high/max”, e nei turni multipli con strumenti è necessario conservare reasoning_content. Con Zhipu la temperature non può essere impostata a 0. Con kimi, in modalità thinking, la temperature deve essere fissata a 1, non supporta tool_choice=required, non supporta functions, ecc. In altre parole, l’API chat completion di openai non è diventata perfettamente lo standard de facto: un’integrazione diretta comporta compromessi in alcuni scenari, e nei casi gravi restituisce errori che ne impediscono l’esecuzione continua. Al contrario, la loro compatibilità con l’API anthropic, sebbene ancora parziale in alcuni scenari, viene mantenuta con ogni sforzo. Pertanto usare direttamente l’API anthropic è una scelta tranquilla. E claudecode, essendo un prodotto ufficiale anthropic, ha l’ultima parola sulle modifiche all’API anthropic: se i fornitori di modelli non vogliono perdere gli utenti claudecode, devono adattarsi il più possibile. Questa è la scelta comoda e appropriata al momento; spero che in futuro possa emergere un’API più universale, per decoupling completo tra modelli e strumenti.
