WorkBuddy：iOA 渠道模型完整对照表

数据来源：cli/product.ioa.json（iOA 部署渠道覆盖层）
共 82 个模型条目，按路由代号（vendor）分组。

一、概览

• 模型总数：82
• 支持工具调用 (toolCall)：67 / 82
• 支持图像 (images)：67 / 82
• 支持推理 (reasoning)：50 / 82
• 仅推理 (onlyReasoning)：44 / 82
• 默认模型 (isDefault)：1

路由代号（vendor）分布

路由代号	数量	说明
e	33	外部聚合（多为国内厂商模型）
f	22	首方/海外聚合
tencent	7	TACO 代码补全/轻量子模型通道（非对话模型，能力字段为 None）
j	7	特定海外模型
i	2	iOA 专属条目
None	11	未标注（auto/default 等特殊聚合项）

注意：vendor 是后端路由代号，并非明文厂商名；同一逻辑模型在不同渠道 vendor 可能不同（例如 minimax-m2.5 在基座是 f、在 cloudhosted 是 e）。下表「推测来源」列按模型 id 名称推断，仅供参考，非配置字段。

推理档位（reasoning.effort）分布

effort 档位	数量
medium	25
(无effort字段)	17
high	8

计费倍率（credits）分布

空值 = 未显式声明（按渠道默认计费，多为 x1.00）。

credits	数量
	67
x0.00 credits	1
x0.05 credits	1
x0.13 credits	1
x0.25 credits	1
x0.99 credits	1
x1.14 credits	1
x1.32 credits	1
x1.78 credits	1
x2.00 credits	1
x3.31 credits	1
x3.33 credits	2
x4.96 credits	1
x5.00 credits	2

二、能力矩阵（按厂商）

厂商	总数	工具调用	图像	推理	仅推理
e	33	33	33	28	25
f	22	22	22	13	12
tencent	7	0	0	0	0
j	7	7	7	5	5
i	2	2	2	2	2

解读：tencent 组的 7 个条目（如 hunyuan-3b、hunyuan-7b-dense、*taco*、*completion*、nes-gf）能力字段均为 None、maxOutputTokens 多为 256，属于 TACO 代码补全/轻量子模型专用通道，不承接普通对话，故工具/图像/推理计数为 0，并非「不支持」而是「未声明对话能力」。None 组 11 个均为图像/视频生成模型（见第四节）。

三、完整对照表（按厂商分组）

厂商 e — 外部聚合（多为国内厂商模型）（33 个）

ID	名称	推测来源	工具	图像	推理	仅推理	effort	credits	上下文(in/out)	默认	关联(lite→reasoning)
claude-3.7	Claude-3.7-Sonnet	Anthropic	✓	✓	✓	✓			200000/8192		—
claude-4.0	Claude-Sonnet-4.0	Anthropic	✓	✓	✓	✓			176000/24000	★	—
claude-4.5	Claude-Sonnet-4.5	Anthropic	✓	✓	✓	✓			176000/24000		—
claude-haiku-4.5	Claude-Haiku-4.5	Anthropic	✓	✓	✓	✓			176000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.8
claude-opus-4.5	Claude-Opus-4.5	Anthropic	✓	✓	✓	✓			176000/24000		—
claude-opus-4.6	Claude-Opus-4.6	Anthropic	✓	✓	✓	✓			176000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.6
claude-opus-4.6-1m	Claude-Opus-4.6 (1M context)	Anthropic	✓	✓	✓	✓			1000000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.6-1m
claude-opus-4.7	Claude-Opus-4.7	Anthropic	✓	✓	✓	✓			176000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.7
claude-opus-4.7-1m	Claude-Opus-4.7 (1M context)	Anthropic	✓	✓	✓	✓			1000000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.7-1m
claude-opus-4.8	Claude-Opus-4.8	Anthropic	✓	✓	✓	—		x3.33 credits	176000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.8
claude-opus-4.8-1m	Claude-Opus-4.8-1M	Anthropic	✓	✓	✓	—		x3.33 credits	1000000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.8-1m
claude-sonnet-4.6	Claude-Sonnet-4.6	Anthropic	✓	✓	✓	—		x2.00 credits	176000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.6
claude-sonnet-4.6-1m	Claude-Sonnet-4.6 (1M context)	Anthropic	✓	✓	✓	✓			1000000/24000		claude-haiku-4.5→claude-opus-4.6-1m
default-1.2	Claude-4.0-Sonnet	兜底模型	✓	✓	✓	✓			200000/24000		—
gemini-3.1-flash-lite	Gemini-3.1-flash-lite	Google	✓	✓	✓	✓	medium		200000/65536		—
gemini-3.5-flash	Gemini-3.5-Flash	Google	✓	✓	✓	✓	medium	x0.99 credits	1000000/65536		claude-haiku-4.5→gemini-3.5-flash
glm-5.0-turbo-ioa	GLM-5.0-Turbo	智谱 AI	✓	✓	✓	✓	medium		200000/48000		—
glm-5.1-ioa	GLM-5.1	智谱 AI	✓	✓	✓	✓	medium		200000/48000		glm-5.1-ioa→glm-5.1-ioa
glm-5v-turbo-ioa	GLM-5v-Turbo	智谱 AI	✓	✓	✓	✓	medium		200000/38000		glm-5v-turbo-ioa→glm-5v-turbo-ioa
gpt-5	GPT-5	OpenAI	✓	✓	—	—			272000/72000		—
gpt-5-codex	GPT-5-Codex	OpenAI	✓	✓	—	—			272000/72000		—
gpt-5-mini	GPT-5-Mini	OpenAI	✓	✓	—	—			272000/72000		—
gpt-5-nano	GPT-5-nano	OpenAI	✓	✓	—	—			200000/72000		—
gpt-5.1	GPT-5.1	OpenAI	✓	✓	✓	✓	medium		272000/72000		—
gpt-5.1-codex	GPT-5.1-Codex	OpenAI	✓	✓	✓	✓	medium		272000/72000		claude-haiku-4.5→gpt-5.1-codex
gpt-5.1-codex-max	GPT-5.1-Codex-Max	OpenAI	✓	✓	✓	✓	medium		272000/72000		—
gpt-5.1-codex-mini	GPT-5.1-Codex-Mini	OpenAI	✓	✓	✓	✓	medium		272000/72000		gpt-5.1-codex-mini→gpt-5.1-codex-mini
gpt-5.2	GPT-5.2	OpenAI	✓	✓	✓	✓	medium		272000/72000		—
gpt-5.2-codex	GPT-5.2-Codex	OpenAI	✓	✓	✓	✓	medium		272000/72000		—
gpt-5.3-codex	GPT-5.3-Codex	OpenAI	✓	✓	✓	✓	medium		272000/72000		claude-haiku-4.5→gpt-5.3-codex
gpt-5.4	GPT-5.4	OpenAI	✓	✓	✓	✓	high		272000/72000		claude-haiku-4.5→gpt-5.4
gpt-5.5	GPT-5.5	OpenAI	✓	✓	✓	✓	high	x3.31 credits	1000000/72000		claude-haiku-4.5→gpt-5.5
o4-mini	GPT-4o-Mini	OpenAI	✓	✓	—	—			104000/24000		—

厂商 f — 首方/海外聚合（22 个）

ID	名称	推测来源	工具	图像	推理	仅推理	effort	credits	上下文(in/out)	默认	关联(lite→reasoning)
codewise-default-model-v2	Default	兜底模型	✓	✓	—	—			96000/32000		—
deepseek-r1-0528-gf	DeepSeek-R1-0528	DeepSeek	✓	✓	—	—			96000/8192		—
deepseek-r1-0528-lkeap	DeepSeek-R1-0528	DeepSeek	✓	✓	—	—			96000/16000		—
deepseek-v3-0324-gf	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek	✓	✓	—	—			96000/8192		—
deepseek-v3-0324-lkeap	DeepSeek-V3-0324	DeepSeek	✓	✓	—	—			112000/16000		—
deepseek-v3-1	DeepSeek-V3.1	DeepSeek	✓	✓	—	—			96000/32000		—
deepseek-v3-1-gf	DeepSeek-V3-1	DeepSeek	✓	✓	—	—			64000/8192		—
deepseek-v3-1-lkeap	DeepSeek-V3-1	DeepSeek	✓	✓	—	—			96000/32000		—
deepseek-v3-1-volc	DeepSeek-V3-1-Terminus	DeepSeek	✓	✓	—	—			96000/32000		—
deepseek-v3-2-volc-ioa	DeepSeek-V3.2	DeepSeek	✓	✓	✓	✓	medium		96000/32000		deepseek-v3-2-volc-ioa→deepseek-v3-2-volc-ioa
deepseek-v4-flash-ioa	Deepseek-V4-Flash	DeepSeek	✓	✓	✓	✓	high	x0.05 credits	1000000/50000		deepseek-v4-flash-ioa→deepseek-v4-pro-ioa
deepseek-v4-pro-ioa	Deepseek-V4-Pro	DeepSeek	✓	✓	✓	✓	high	x0.13 credits	1000000/50000		deepseek-v4-flash-ioa→deepseek-v4-pro-ioa
glm-4.6-ioa	GLM-4.6	智谱 AI	✓	✓	✓	—			168000/32000		glm-4.6-ioa→glm-4.6-ioa
glm-4.6v-ioa	GLM-4.6V	智谱 AI	✓	✓	✓	✓	medium		128000/32000		glm-4.6v-ioa→glm-4.6v-ioa
glm-4.7-ioa	GLM-4.7	智谱 AI	✓	✓	✓	✓	medium		200000/48000		glm-4.7-ioa→glm-4.7-ioa
glm-5.0-ioa	GLM-5.0	智谱 AI	✓	✓	✓	✓	medium		200000/48000		glm-5.0-ioa→glm-5.0-ioa
kimi-k2-thinking	Kimi-K2-Thinking	月之暗面	✓	✓	✓	✓	medium		256000/32000		kimi-k2-thinking→kimi-k2-thinking
kimi-k2.5-ioa	Kimi-K2.5	月之暗面	✓	✓	✓	✓	medium		256000/32000		—
kimi-k2.6-ioa	Kimi-K2.6	月之暗面	✓	✓	✓	✓	medium		256000/32000		kimi-k2.6-ioa→kimi-k2.6-ioa
minimax-m2.5-ioa	MiniMax-M2.5	MiniMax	✓	✓	✓	✓	medium		200000/48000		minimax-m2.5-ioa→minimax-m2.5-ioa
minimax-m2.7-ioa	MiniMax-M2.7	MiniMax	✓	✓	✓	✓	medium		200000/48000		minimax-m2.7-ioa→minimax-m2.7-ioa
minimax-m3-ioa	MiniMax-M3	MiniMax	✓	✓	✓	✓	medium	x0.25 credits	512000/48000		minimax-m3-ioa→minimax-m3-ioa

厂商 tencent — TACO 代码补全/轻量子模型通道（非对话模型，能力字段为 None）（7 个）

ID	名称	推测来源	工具	图像	推理	仅推理	effort	credits	上下文(in/out)	默认	关联(lite→reasoning)
deepseek-r1-0528	deepseek-r1	DeepSeek	—	—	—	—			96000/8192		—
deepseek-v3-0324	deepseek-v3	DeepSeek	—	—	—	—			96000/8192		—
deepseek-v3-0324-taco	deepseek-v3-taco	DeepSeek	—	—	—	—			/8192		—
deepseek-v3-0324-taco-completion	deepseek-v3-0324	DeepSeek	—	—	—	—			/256		—
hunyuan-3b	hunyuan-3b	腾讯混元	—	—	—	—			/256		—
hunyuan-7b-dense	hunyuan-7b	腾讯混元	—	—	—	—			/256		—
nes-gf	nes-gf	—	—	—	—	—			/256		—

厂商 j — 特定海外模型（7 个）

ID	名称	推测来源	工具	图像	推理	仅推理	effort	credits	上下文(in/out)	默认	关联(lite→reasoning)
completion-gf	completion-gf	—	✓	✓	—	—			200000/8192		—
hunyuan-2.0-instruct-ioa	Hunyuan-2.0-Instruct	腾讯混元	✓	✓	✓	✓	medium		128000/16000		—
hunyuan-2.0-thinking-ioa	Hunyuan-2.0-Thinking	腾讯混元	✓	✓	✓	✓	medium		128000/24000		—
hunyuan-chat	Hunyuan-Turbos	腾讯混元	✓	✓	—	—			128000/8192		—
hy3-dev-0402	HY3-dev0402	—	✓	✓	✓	✓	high		223000/32000		—
hy3-preview-agent-ioa	Hy3 preview	—	✓	✓	✓	✓	high	x0.00 credits	192000/64000		hy3-preview-agent-ioa→hy3-preview-agent-ioa
hy3-preview-ioa	Hy3 preview	—	✓	✓	✓	✓	high		192000/64000		hy3-preview-ioa→hy3-preview-ioa

厂商 i — iOA 专属条目（2 个）

ID	名称	推测来源	工具	图像	推理	仅推理	effort	credits	上下文(in/out)	默认	关联(lite→reasoning)
gemini-3.0-flash	Gemini-3.0-Flash	Google	✓	✓	✓	✓	medium		200000/32000		—
gemini-3.0-pro	Gemini-3.0-Pro	Google	✓	✓	✓	✓	high		200000/32000		—

厂商 None — 未标注（auto/default 等特殊聚合项）（11 个）

ID	名称	推测来源	工具	图像	推理	仅推理	effort	credits	上下文(in/out)	默认	关联(lite→reasoning)
default-image-generation	default-image	兜底模型	—	—	—	—			—		—
gemini-2.5-flash	Gemini-2.5-Flash	Google	✓	✓	—	—			200000/32000		—
gemini-2.5-flash-image	Gemini-2.5-Flash-Image	Google	—	—	—	—		x1.14 credits	—		—
gemini-2.5-pro	Gemini-2.5-Pro	Google	✓	✓	✓	—			200000/64000		claude-haiku-4.5→gemini-2.5-pro
gemini-3.0-pro-image	Gemini-3.0-Pro-Image	Google	—	—	—	—		x4.96 credits	—		—
gemini-3.1-flash-image	Gemini-3.1-Flash-Image	Google	—	—	—	—		x1.78 credits	—		—
gemini-3.1-pro	Gemini-3.1-Pro	Google	✓	✓	✓	—		x1.32 credits	400000/64000		claude-haiku-4.5→gemini-3.1-pro
hunyuan-image-v2.0-general-edit-ioa	Hunyuan-Image-Edit	腾讯混元	—	—	—	—		x5.00 credits	—		—
hunyuan-image-v3.0-ioa	Hunyuan-Image-V3	腾讯混元	—	—	—	—		x5.00 credits	—		—
kling-v3-i2v	Kling-V3-I2V	—	—	—	—	—			—		—
kling-v3-t2v	Kling-V3-T2V	—	—	—	—	—			—		—

四、特殊条目说明

未标注 vendor 的条目（11 个）

解读：这 11 个全部是图像/视频生成模型（ID 含 image / video / kling，或 default-image-generation 兜底项）。它们走专门的生成通道而非对话路由，因此 vendor 为空是设计使然，并非配置缺失。

• gemini-3.1-pro — Gemini-3.1-Pro：supportsReasoning=True, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=x1.32 credits
• gemini-2.5-pro — Gemini-2.5-Pro：supportsReasoning=True, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=
• gemini-3.0-pro-image — Gemini-3.0-Pro-Image：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=x4.96 credits
• gemini-3.1-flash-image — Gemini-3.1-Flash-Image：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=x1.78 credits
• gemini-2.5-flash-image — Gemini-2.5-Flash-Image：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=x1.14 credits
• hunyuan-image-v3.0-ioa — Hunyuan-Image-V3：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=x5.00 credits
• hunyuan-image-v2.0-general-edit-ioa — Hunyuan-Image-Edit：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=x5.00 credits
• kling-v3-t2v — Kling-V3-T2V：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=
• kling-v3-i2v — Kling-V3-I2V：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=
• gemini-2.5-flash — Gemini-2.5-Flash：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=
• default-image-generation — default-image：supportsReasoning=None, onlyReasoning=None, isDefault=None, credits=

默认与智能路由

iOA 渠道无 auto 智能路由模型（基座 product.json 中 auto 才带 isDefault）。本渠道默认模型由覆盖层改为 claude-4.0（vendor e，isDefault=true）。

• claude-4.0 — Claude-Sonnet-4.0：isDefault ✓ 适合日常使用，在大多数任务上表现良好

五、仅推理（onlyReasoning）模型清单

共 44 个（推理专用，不承接普通对话）：

• claude-3.7 （vendor e）
• claude-4.0 （vendor e）
• claude-4.5 （vendor e）
• claude-haiku-4.5 （vendor e）
• claude-opus-4.5 （vendor e）
• claude-opus-4.6 （vendor e）
• claude-opus-4.6-1m （vendor e）
• claude-opus-4.7 （vendor e）
• claude-opus-4.7-1m （vendor e）
• claude-sonnet-4.6-1m （vendor e）
• deepseek-v3-2-volc-ioa （vendor f）
• deepseek-v4-flash-ioa （vendor f）
• deepseek-v4-pro-ioa （vendor f）
• default-1.2 （vendor e）
• gemini-3.0-flash （vendor i）
• gemini-3.0-pro （vendor i）
• gemini-3.1-flash-lite （vendor e）
• gemini-3.5-flash （vendor e）
• glm-4.6v-ioa （vendor f）
• glm-4.7-ioa （vendor f）
• glm-5.0-ioa （vendor f）
• glm-5.0-turbo-ioa （vendor e）
• glm-5.1-ioa （vendor e）
• glm-5v-turbo-ioa （vendor e）
• gpt-5.1 （vendor e）
• gpt-5.1-codex （vendor e）
• gpt-5.1-codex-max （vendor e）
• gpt-5.1-codex-mini （vendor e）
• gpt-5.2 （vendor e）
• gpt-5.2-codex （vendor e）
• gpt-5.3-codex （vendor e）
• gpt-5.4 （vendor e）
• gpt-5.5 （vendor e）
• hunyuan-2.0-instruct-ioa （vendor j）
• hunyuan-2.0-thinking-ioa （vendor j）
• hy3-dev-0402 （vendor j）
• hy3-preview-agent-ioa （vendor j）
• hy3-preview-ioa （vendor j）
• kimi-k2-thinking （vendor f）
• kimi-k2.5-ioa （vendor f）
• kimi-k2.6-ioa （vendor f）
• minimax-m2.5-ioa （vendor f）
• minimax-m2.7-ioa （vendor f）
• minimax-m3-ioa （vendor f）