Ассистент для кода: выбор модели и интеграция

«Ассистент для кода» — это три разные задачи с разными требованиями: автодополнение (быстро и дёшево), чат по коду (умно) и агентный рефакторинг (умно и с большим контекстом). Одна модель на всё — плохая идея.

Кандидаты

• Qwen3 Coder Next (qwen3-coder-next) — ориентирована под код, отлично держит Python/TS/Go, аккуратна с типами. Хороший баланс цены и качества, годится и в автодополнение, и в чат.
• Kimi K2.7 Code (kimi-k2.7-code) — сильна на большом контексте: закидываете несколько файлов целиком, и она держит связи между ними. Берите на рефакторинг, где важно видеть весь модуль.
• DeepSeek V4 Pro (deepseek-pro) — лучший «рассуждатель»: разбор чужого легаси, поиск неочевидного бага, где надо додумать логику. Дороже, зато реже промахивается на сложном.

Автодополнение: скорость важнее ума

Для inline-подсказок в редакторе задержка критична — пользователь ждёт результат за доли секунды. Ставьте быструю модель, короткий контекст (текущая функция плюс пара соседних), низкий max_tokens. API Yenisei работает через chat/completions, поэтому код до и после курсора передаётся в сообщении:

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-next",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Допиши код в месте <CURSOR>. Верни только вставку, без пояснений."},
        {"role": "user", "content": f"{prefix}<CURSOR>{suffix}"},
    ],
    max_tokens=64,
    temperature=0.1,
)

Обратите внимание на код после курсора (suffix): без него модель не видит, что код продолжается ниже, и лепит дубли.

Чат по коду: контекст и потоковый вывод

Тут пользователь готов подождать пару секунд, но хочет вменяемый разбор. Включайте потоковый вывод, чтобы ответ печатался сразу:

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-next",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты ревьюер. Отвечай кратко, с примерами исправлений."},
        {"role": "user", "content": f"Что не так с этой функцией?\n\n{code}"},
    ],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

Агентный рефакторинг

Здесь нужен большой контекст и function-calling: модель читает файлы, предлагает патчи, запускает тесты. Ставьте Kimi K2.7 Code (контекст) или DeepSeek (сложная логика), дайте инструменты read_file, write_file, run_tests и лимит итераций.

Экономика

Автодополнение вызывается на каждое нажатие — это тысячи запросов в день на разработчика. Даже дешёвая модель тут даёт основной счёт, поэтому:

• Дебаунсите: не шлите запрос, пока пользователь печатает.
• Кэшируйте по префиксу — одинаковые начала строк повторяются часто.
• Держите max_tokens маленьким.

Чат и рефакторинг вызываются редко, там можно не экономить на модели. 1 кредит = 1 ₽, так что раскладку по этим трём сценариям легко посчитать заранее и понять, где утекает бюджет.

Практический вывод

Начните с Qwen Coder на чат и автодополнение — она закрывает 80% задач. DeepSeek подключайте точечно, кнопкой «разобрать сложный баг». Kimi — когда дорастёте до агента, который правит код в нескольких файлах.