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围绕 Claude Code 与 OpenCode 的讨论，很多人执着于“谁更强”，却忽略了一个更关键的问题：在你的真实约束条件下，哪种路径更高效？本文基于实际工程对比指出，强模型提升的是能力上限，强结构提升的是稳定下限。复杂决策型任务往往受益于强模型，而规模执行型任务更适合结构化调度。盲目追求最强模型，可能只是为不必要的能力买单。真正成熟的 AI 使用策略，不是站队，而是根据任务复杂度、成本结构与个人能力，构建分层使用的生产架构。
随着 AI 编程工具从“辅助建议”演进为“自动执行”，免费或第三方聚合 API 所引入的安全风险被显著放大。本文指出，真正的问题不在于 API 是否被入侵，而在于其是否值得信任：当不透明的免费 API 进入 Agent 执行链路，模型输出本身就可能成为隐形的攻击载体。在 bypass 确认、自动执行的使用模式下，轻微的输出篡改、伪装成调试的行为或依赖引入，都可能直接作用于真实系统。文章从工程视角分析了这一信任链断裂的结构性风险，并给出明确结论：免费 API 只能存在于严格隔离的实验环境中，一旦进入真实开发或生产场景，风险已不再是概率问题，而是必然性问题。
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