本文对比 DeepSeek 与 Kimi（Moonshot）API 在模型阵容、上下文长度、多模态、思考模式参数和多轮 reasoning_content 回传上的差异。文章先按任务给出选型建议，再说明用同一套 OpenAI 兼容代码切换两家时需要分开处理的地方，以及上线前应该验证的几项内容。
从手上的任务出发判断该用 Qwen3.6-Plus 还是 35B-A3B / 27B 开源版，给出 OpenAI 兼容端点的接入写法、思考模式开关与 reasoning_content 解析、工具调用与思考留存的注意点，以及上下文和降配的实测方法。
从手上的任务出发判断要不要用 Grok 4.5，再给出 OpenAI 兼容端点下的最小可用请求、reasoning_effort 档位与工具调用配置，以及长上下文、超时截断、限流重试的处理方式，最后用指纹、长文检索和 reasoning_tokens 三种方法验证拿到的是不是原生模型。
GLM-5.2 面向长程任务和智能体工程，1M 上下文、OpenAI 兼容接口。这篇讲清楚什么任务值得用它、Cursor 和 Claude Code 之类客户端怎么改配置、思考档位字段怎么试、1M 上下文下的超时与截断怎么排查，以及怎么确认你调到的确实是 GLM-5.2 而不是被转发或缩水的版本。
DeepSeek V4 Flash 已升级为 V4.1-Flash，官方推荐模型名统一成 deepseek-flash，旧标识仅作别名兼容。这篇讲清楚 model 字段该填什么、1M 上下文与 384K 输出怎么用、思考模式和 FIM 的冲突在哪，以及迁到 OpenAI 兼容端点后怎么验证模型没被换小。
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