Aider AI 编程该用哪家 deepseek API?

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Aider AI 编程该用哪家 deepseek API?

Aider, 官网 https://aider.chat/ ,是开源免费的 AI 编程助手 ,可以几句话就请它创建出本地的 git 仓库并完成你需要它进行的开发工作,每一次改动都可以自动 git commit 起来方便回溯。可以很方便地配置 Aider 使用哪个 API 服务,包括 Gemini, OpenAI, ollama self service 等等。

Aider 实现中让我印象很深的一点是,为了节省 LLM token,采用了 tree-sitter 对当前 git 仓库中的代码生成了代码 map,这样不需要传递所有代码到后台模型来处理,可以做到不用传递所有源代码文件就能让大模型对代码仓库有全貌了解。

它的官网提供的排行榜对主流模型进行了评分。相当于是一个各家模型用来做编程 agent 的一个排行榜了。

其中, deepseek 尤其是其 R1 模型,在榜中排名数一数二 ,可以说是当前在 Aider 中作为编程助手效果最好的模型。Aider + deepseek 实践体验下来感觉已经可以替代 junior programmer 了,尤其是知识的广度上远远超过 senior programmer, 可以称为是 超超超级全栈工程师 了。我只需要给他提出需求、调整需求,它就可以不厌其烦地完成代码实现。

要说不如 senior programmer 的方面,主要就是:还会有一定概率生成带有 bug 的代码,需要提醒它 fix;生成的代码架构不太好,经常有一些冗余代码,不符合老程序员的经验(应该可以通过提供 convention 规范来改进)。

总之瑕不掩瑜,用 Aider 来做一些快速项目还是非常高效的,它相当于 免费提供了 Windsurf 和 Cursor 的最主要功能卖点 ,是当前最佳开源替代产品。

deepseek R1 官方 API 服务在 2025 年 1 月份春节之前非常流畅,当时在 Aider 中配置成 deepseek 官方 API 进行开发的感受是 爽得飞起! 一个上午就能完成几十个小 feature 开发,看着上百个 git commit 满足极了。

用起来也很简单,在 ~/.env 或者环境变量中设置好 DEEPSEEK_API_KEY 之后执行下列命令(本文不详述使用和配置方法,详见官网)之后,它就会在需要时自行调用 deepseek-r1 和 deepseek-v3 来进行思考和编程了。

aider --model r1

过完一个春节之后,一切都变了。。。

现在 deepseek 官网服务可靠性大降,发起 10 次 API 调用可能就 3 次能给出回复,开发的时候太不爽了,同一个需求要重复提很多遍, 硬生生把程序员逼成了复读机!

只好开始寻找替代 API 服务。

近期比较主流的提供 deepseek-r1 全尺寸(号称)模型 API 服务的厂商很多,目前试用过的有:腾讯云,openrouter, 迅飞星火。这里简单谈谈这几家给我的印象吧。

TLDR 结论:免费的用起来都不爽。。。

使用感受和相关数据是纯粹个人化感受,只是代表我过去两天的使用感受,不代表其他人也看到同样结果。
表格中未提到 API 返回 response 的速度,大家想知道的话可以搜“赛博禅心”公众号,有评测和清晰表格。

服务商

价格(只谈百万 token input)

多大概率能正常返回结果(对比官方)

其他问题

迅飞星火

免费到 3.10

90%

openrouter free

免费

70%

openrouter 收费模型

0.8~7$ 不等(不同后台服务商)

99%

腾讯云

免费到 2.23

70%

有出现指令跟随问题(比如弄错文件)

总之,目前来看,用过的免费 API 服务商都存在这两个问题:有挺高概率出现只回复 0 token, 且响应较慢。

这两个问题对有追求的程序员来说都是很难接受的。大把时间都耗在重发需求以及等待回复上的话,AI 编程没有省太多时间。

因此如果重度依赖 Aider 开发,那么建议考虑还是尝试用付费的 API 后端吧,找个速度最快的来试,就当是省掉一杯奶茶来让自己开心一些。

看评测据说火山引擎的 API 速度最快,接下来打算尝试一下,有比较好的感受的话会再更新一篇文章。

补充,我用 aider 的时候,通常一次提问的 input 大概是 20K token, output 0.6~1.5K。也就是说如果 API provider 百万 input token 是 2 元的话,大概提问一次是 0.05 元,供参考。

全文完

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Aider与其他AI编程工具存在多方面的区别。 从交互方式上看,Aider是命令行优先的AI编程助手,它允许开发者在终端环境下直接与大型语言模型(LLM)进行结对编程,能让开发者无需离开熟悉的开发环境,直接在现有代码库上进行编码、重构和调试等操作,这种方式对于习惯使用命令行和终端工作流的开发者来说非常便捷高效,而其他一些AI编程工具可能更侧重于在集成开发环境(IDE)中以插件形式存在,或者有自己独立的图形化界面进行交互[^1]。 在功能特性方面,Aider具有强大的版本控制协同能力,它能理解开发者需求,直接修改代码文件并保持版本控制,可协助完成从添加功能、修复bug到更新文档等各类任务。并且Aider的2025年最新发布的v0.86.0版本有“自我组装(Self - Assembly)”的过程,88%的更新代码由AI自主完成,能持续自我优化,朝着成为智能开发系统迈进,而并非所有的AI编程工具都具备如此高程度的自我进化和版本控制协同能力[^2][^3]。 在模型管理上,Aider的LLM模型管理系统具有高度抽象、灵活配置、智能优化、强大扩展性和成本意识等核心优势。高度抽象是通过Model类提供统一接口;支持多种配置方式和动态加载以实现灵活配置;针对不同模型和场景有优化策略来进行智能优化;能轻松集成新模型和提供商体现强大扩展性;通过多层模型架构优化使用成本,这在模型管理和使用成本控制上与其他AI编程工具可能存在差异。 ```python # 示例代码,假设模拟Aider在终端操作修改文件 import os # 模拟Aider接收指令修改文件 def aider_modify_file(file_path, new_content): try: with open(file_path, 'w') as file: file.write(new_content) print(f"File {file_path} modified successfully.") except Exception as e: print(f"Error modifying file: {e}") # 调用示例 file_path = 'test.py' new_content = 'print("Hello, Aider!")' aider_modify_file(file_path, new_content) ```
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