Kimi 2.6 + Opus 4.7 + GPT-5.5 是你的秘密武器

一周之内发布了三款模型。

4 月 16 日：Claude Opus 4.7。

4 月 20 日：Kimi K2.6。

4 月 23 日：GPT-5.5。

大多数人只选一个，然后继续用下去。

这是错误的做法。

赢家不会忠于单一模型。

他们会自动将每个任务路由到最适合它的模型，使用一个极其强大且几乎免费或极其廉价的三件套组合。

一个人用这套配置，就能完成以前需要一个四人团队才能做的工作。

一个提示词可以启动 300 个并行 Agent，协同执行 4000 个步骤。

一周的设置，你的工作流将永久改变。

下面就是如何将三者作为一个单一系统来使用。

每个模型的真实定位

Kimi K2.6

由 Moonshot AI 于 4 月 20 日发布，采用修改版 MIT 许可证开源，通过 API 使用价格低廉，每百万输入 Token 约 0.60 至 0.95 美元，完成相同任务比 Claude 便宜约 8 倍，比 GPT-5.5 便宜约 5 倍。

关键数据：

总参数 1 万亿，每个 Token 激活 320 亿参数，上下文窗口 256k，每次响应最大输出 65,536 个 Token——比 Claude 或 OpenAI 的旗舰模型都要大。

原生训练用于在长周期任务中协调 300 个子 Agent 执行 4000 个协同步骤。

在真实世界测试中，K2.6 在 13 小时内自主重建了一个 8 年历史的金融匹配引擎，迭代了 12 种优化策略和超过 1000 次工具调用，精确修改了 4000 多行代码，使中位数吞吐量提升了 185%，性能吞吐量提升了 133%。

Moonshot 的一个内部团队将其作为自主 Agent 连续运行了五天，在没有人工干预的情况下管理监控、事件响应和系统运维。

基准测试：

SWE-bench Verified 得分 80.2%。

SWE-bench Pro 得分 58.6%，与 GPT-5.5 持平。

DeepSearchQA 得分 92.5%。

Terminal-Bench 2.0 得分 66.7%。

幻觉率从 K2.5 的 65% 降至 39%，几乎与 Claude Opus 4.7 的 36% 持平。

弱点：

API 不支持图像输入，工具架构的重试率略高于 Anthropic 或 OpenAI，并且在纯数学领域不占优势。

Claude Opus 4.7

于 4 月 16 日发布，是生产级代码质量、法律和企业文档、视觉任务以及任何精度比速度更重要的场景的最佳模型。

在 SWE-bench Pro 中，它以 64.3% 的得分领先，比 Kimi 和 GPT-5.5 高出约 6 个百分点。

视觉敏锐度在分辨率从 1.15 兆像素升级到 3.75 兆像素后，从 54.5% 跃升至 98.5%。

它在返回答案之前会自行验证，在你之前发现逻辑缺陷。

对于企业知识工作，它在 BigLaw Bench 上得分 90.9%，能正确区分历史上曾让前沿模型困惑的法律条款，并且在处理源信息时比 Opus 4.6 的错误率低 21%。

弱点：

它是三者中最昂贵的之一，每百万 Token 价格为 5/25 美元，并且在网络研究方面略有退步。

GPT-5.5

于 4 月 23 日发布，在数学、网络研究（BrowseComp 得分 90.1%）以及计算机使用（在 OSWorld-Verified 上以 78.7% 的得分自主操作真实 GUI）方面表现最佳。

它完成相同任务所需的输出 Token 比之前的模型更少，因此实际使用成本低于其官方价格（每百万 Token 5/30 美元）。

在长上下文检索中，它在同一基准测试上的得分跃升至 74.0%，而 Claude 为 32.2%——这对于处理大型代码库或超长文档的人来说意义重大。

GPT 的超级能力之一是 Image 2。

老实说，我从未见过类似的东西。

弱点：

输出官方价格为每百万 Token 30 美元，在真实代码质量上不如 Claude，在处理大规模工作时价格不如 Kimi。

Agent 集群：Kimi 的独到之处

K2.6 可扩展到 300 个子 Agent，同时执行 4000 个协同步骤，是 K2.5 限制的三倍。

每个 Agent 并行处理一个专门的子任务，一个协调器合并结果，你从单个提示词中获得端到端的输出。

发布时的真实案例：

100 个 Agent 将一份简历与 100 个职位进行了比较，并返回了 100 份个性化简历。

另一次运行将一篇天体物理学论文转化为一份 40 页、7000 字的研究输出，附带 20,000 行数据集和 14 张图表。

你还可以将任何 PDF、电子表格或文档转化为可复用的技能。

上传一次你最好的作品，集群就会在未来的每个任务中自动复制其结构和质量。

诚实的警告：

在极其复杂、长周期的任务中，编排仍然脆弱。

在可以真正并行化的工作中使用 Agent 集群：

大规模研究、批量处理、批量生成和大规模长文写作。

对于顺序推理、单文件调试或架构决策，Opus 4.7 仍然是最佳选择。

秘籍：将每个任务路由到正确的模型

整个策略如下：

你不忠于某个模型。

你进行路由。

将以下任务交给 Kimi K2.6：

大规模编码任务、从提示词或图像生成前端、用于大型研究的 Agent 集群、隔夜自主运行，以及任何你需要廉价且大规模完成的工作。

如果你需要：

编写 50 个函数，

研究 100 页内容，

搭建一个全栈应用，

或者让一个 Agent 无人监督地运行 12 小时，

Kimi 就是你的工人。

将以下任务交给 Claude Opus 4.7：

必须一次正确无误的生产代码、法律文档、企业工作流、视觉任务、任何与设计精度相关的工作，以及任何错误答案会造成实际经济损失的工作。

Opus 是你的高级工程师和安全网。

将以下任务交给 GPT-5.5：

数学问题、需要大量网页浏览的研究任务、计算机使用和 GUI 导航，以及任何需要模型快速查找和综合当前信息的工作。

GPT-5.5 是你的研究员和计算机操作员。

路由决策只需五秒钟。

节省是永久的。

如何实际设置

选项 1：手动路由（免费，今天即可使用）

每个任务前问三个问题。

1/ 大规模编码或自主工作？

用 Kimi。

2/ 完美的生产、视觉或法律内容？

用 Opus 4.7。

3/ 数学、网络研究或计算机导航？

用 GPT-5.5。

每个任务五秒钟。

立即节省成本。

选项 2：Claude Code 路由器

允许你使用 Claude Code 界面，但通过 OpenRouter 将请求路由到 Kimi、GPT-5.5 或任何模型。

一个界面，三个大脑，自动路由。

选项 3：CodeRouter

coderouter.io 自动将每个 API 调用路由到最佳模型。

无需配置。

当前路由：

规划和调试用 Opus。

实现和大规模生成用 Kimi。

数学和研究用 GPT-5.5。

每月成本降低约 60%，且质量无明显变化。

🚨 你需要的仓库（最重要的部分）

对于 Kimi K2.6：

github.com/moonshotai/Kimi-K2

是官方仓库。

包含权重、vLLM 和 SGLang 的部署指南、API 文档，以及所有用于自托管或集成的配置。

从这里开始。

github.com/chongdashu/cc-kimi-k2-thinking-prompts

展示了如何通过更改单个环境变量，使用 Claude Code CLI 来使用 Kimi K2.6。

完整的 Claude Code Agent 循环，由 Kimi 的大脑以极低的成本完成工作。

github.com/dnnyngyen/kimi-agent-internals

包含 Kimi 六种 Agent 类型的提取系统提示词，包括 Base Chat、OK Computer、Docs、Sheets、Slides 和 Websites，以及技能定义和完整的工具架构。

对于 Claude Opus 4.7：

github.com/CheswickDEV/claude-opus-4.7-prompt-optimizer

是一个元提示词，可将你的原始提示词转换为结构化的 XML 提示词，为生产环境做好准备，并针对 Opus 4.7 的特性进行了优化，调整了新的 xhigh effort 和 adaptive thinking 级别。

github.com/rohitg00/awesome-claude-design

包含按美学系列组织的 DESIGN.md 提示词，用于 Claude Design，包括 Token 预算方案，因为 Opus 4.7 的视觉 Token 成本约为等效文本的 3 倍。

github.com/Piebald-AI/claude-code-system-prompts

包含完整的 Claude Code 系统提示词和按版本更新的 24 个内置工具描述。

对于 GPT-5.5：

github.com/openai/gpt-5-coding-examples

是 OpenAI 官方仓库，包含完全由单个 GPT-5 提示词构建的演示应用程序。

每个演示都包含生成它的精确零样本提示词。

github.com/f/awesome-chatgpt-prompts

拥有超过 143k 星标，是规范的提示词库，适用于所有三个模型。

要一起使用三者：

github.com/musistudio/claude-code-router

将所有内容整合在一起。

一个界面，三个模型，自动路由。

github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks

包含所有三个模型的泄露系统提示词，放在一处，让你可以清楚地看到每家公司如何塑造其模型的行为。

你现在应该安装的提示词

三个提示词。

每个模型一个。

将它们保存在易于访问的地方，并在任何会话开始时粘贴，或作为持久系统提示词安装。

用于 Kimi K2.6 的大规模工作和 Agent：

用于 Claude Opus 4.7 的生产工作：

用于 GPT-5.5 的研究和计算机使用：

你今天可以用这套组合做的实际事情

在单个会话中构建一个完整的 SaaS。

向 Kimi 描述产品、技术栈和功能。

让它运行。

搭建前端、后端和 DevOps 配置。

将输出交给 Opus 4.7 来加固关键的生产路由。

深入研究任何主题。

在研究问题上启动 Kimi 的 Agent 集群，使用 50 到 100 个 Agent。

每个 Agent 覆盖不同的角度。

协调器合并并解决矛盾。

在以前只能阅读 10 篇文章的时间内，获得带有引用的结构化报告。

大规模处理任何事务。

100 个职位，100 封个性化求职信。

50 个支持工单，50 个定制回复。

以前需要一个团队完成的任务，现在只需几美元就能隔夜运行。

将文档转化为可复用的技能。

将你最好的报告或提案上传到 Kimi。

将其结构和风格 DNA 捕获为一项技能，集群会自动将其应用于未来的每个任务。

自动化监控和事件响应。

将 Kimi 作为后台 Agent 连接到你的错误日志和部署管道。

当出现问题时：

找到相关的提交，

打开一个草稿修复，

并将其发布到 Slack。

你的值班工程师审查一个 PR，而不是在凌晨 3 点盯着空白的终端。