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코딩 에이전트에서의 중국 모델 테스트 결과
코딩 에이전트는 채팅보다 모델에 요구하는 것이 많습니다. 도구 호출이 안정적으로 동작하고 올바른 형식으로 돌아와야 합니다. 아래는 모두 실제로 실행한 결과입니다. XHuoAPI를 통해 에이전트에게 파일을 만들게 했고(fx는 실행까지), 파일이 존재하고 내용이 맞을 때만 통과로 셌습니다. 실행하지 않은 것은 적지 않았습니다.
마지막 테스트
한눈에 보기
| 도구 | API 형식 | 통과 | 가끔 실패 | 실패 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic Messages (/v1/messages) | glm-5.3 deepseek-v4.1-flash-none deepseek-v3.2 qwen3.8-max claude-sonnet-4-6 | deepseek-v4-flash kimi-k3 | — |
| Codex CLI | OpenAI Responses (/v1/responses) | gpt-5.4 gpt-5.5 gpt-4.1 | — | deepseek-v3.2 claude-sonnet-4-6 |
| fx (Vercel Labs) | OpenAI Chat Completions (/v1/chat/completions) | glm-5.3 kimi-k3 | deepseek-v4-flash | qwen3.8-max |
Claude Code Anthropic Messages (/v1/messages)
| 모델 | 결과 | 통과 / 횟수 | 도구 버전 | 날짜 | 100만 토큰 입력 / 출력 |
|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-v4-flash | 가끔 실패 | 3 / 6 | 2.1.299 / 2.1.302 | $0.35 / $1.06 | |
| glm-5.3 | 통과 | 3 / 3 | 2.1.299 / 2.1.302 | $1.12 / $3.52 | |
| deepseek-v4.1-flash-none | 통과 | 3 / 3 | 2.1.303 | $0.80 / $3.20 | |
| deepseek-v3.2 | 통과 | 1 / 1 | 2.1.299 | $0.23 / $0.34 | |
| qwen3.8-max | 통과 | 1 / 1 | 2.1.284 | $1.60 / $4.80 | |
| kimi-k3 | 가끔 실패 | 1 / 2 | 2.1.284 | $2.40 / $12.00 | |
| claude-sonnet-4-6 | 통과 | 1 / 1 | 2.1.284 | $2.40 / $12.00 |
- deepseek-v4-flash: 한 번은 저장에 승인이 필요하다고 답하고 파일을 쓰지 않았습니다. 다시 실행하니 정상이었습니다.
- kimi-k3: 첫 실행은 오류로 실패했고 다시 실행하니 완료됐습니다.
Codex CLI OpenAI Responses (/v1/responses)
| 모델 | 결과 | 통과 / 횟수 | 도구 버전 | 날짜 | 100만 토큰 입력 / 출력 |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5.4 | 통과 | 3 / 3 | 0.156.1 / 0.162.1 / 0.163.0 | $2.00 / $12.00 | |
| gpt-5.5 | 통과 | 1 / 1 | 0.156.1 | $4.00 / $24.00 | |
| gpt-4.1 | 통과 | 1 / 1 | 0.156.1 | $1.60 / $6.40 | |
| deepseek-v3.2 | 실패 | 0 / 2 | 0.156.1 | $0.23 / $0.34 | |
| claude-sonnet-4-6 | 실패 | 0 / 2 | 0.156.1 | $2.40 / $12.00 |
- Codex CLI에서는 GPT가 아닌 모델이 Reconnecting을 반복하다 실패했습니다. Codex는 Responses 엔드포인트만 쓰기 때문에 XHuoAPI를 통해 동작하는 것은 GPT 계열입니다.
fx (Vercel Labs) OpenAI Chat Completions (/v1/chat/completions)
| 모델 | 결과 | 통과 / 횟수 | 도구 버전 | 날짜 | 100만 토큰 입력 / 출력 |
|---|---|---|---|---|---|
| glm-5.3 | 통과 | 3 / 3 | 0.0.13 / 0.0.14 | $1.12 / $3.52 | |
| kimi-k3 | 통과 | 3 / 3 | 0.0.13 / 0.0.14 | $2.40 / $12.00 | |
| deepseek-v4-flash | 가끔 실패 | 5 / 14 | 0.0.13 / 0.0.14 | $0.35 / $1.06 | |
| qwen3.8-max | 실패 | 0 / 5 | 0.0.13 / 0.0.14 | $1.60 / $4.80 |
- fx의 deepseek-v4-flash: 10-14에는 6번 중 5번 통과했지만 10-18에는 InvalidFinishReason으로 계속 실패했습니다(0.0.13, 0.0.14 모두). 확인해 보니 이 모델의 일부 응답이 finish_reason을 빈 문자열로 보내고 있었고, fx는 이를 잘못된 값으로 처리합니다. 대부분의 클라이언트는 영향이 없습니다. fx에서는 당분간 glm-5.3이나 kimi-k3을 쓰세요.
- fx의 qwen3.8-max: 매번 InconsistentFinishReason으로 끝났습니다. API가 돌려주는 도구 호출 필드는 표준 형식이라, fx와 이 모델의 출력 방식 사이의 호환 문제로 보입니다.
도구별 가장 저렴한 통과 모델
모든 실행에서 통과한 모델만 standard 등급의 입력 단가 순으로 정렬했습니다. 가격은 XHuoAPI 판매가이며 가격 페이지와 동기화됩니다.
| 도구 | 모델 | 100만 토큰 입력 / 출력 |
|---|---|---|
| Claude Code | deepseek-v3.2 | $0.23 / $0.34 |
| Codex CLI | gpt-4.1 | $1.60 / $6.40 |
| fx (Vercel Labs) | glm-5.3 | $1.12 / $3.52 |
기타 코딩 도구
아래 도구들은 설정 가이드가 있지만(모든 UI 경로를 공식 문서와 대조) 아직 전체 작업을 실행하지 않아 위 표에는 넣지 않았습니다.
테스트 방법
각 도구는 가이드 설정 그대로, standard 등급 테스트 키로 빈 디렉터리에서 hello.py를 만들게 합니다(fx는 실행까지). 도구 새 버전이 나오면 다시 테스트하고 표의 버전과 날짜를 갱신합니다.