model-selector

Vergleicht verfügbare LLM-Modelle (Nous Portal) und hilft beim Auswählen des richtigen Modells für die jeweilige Aufgabe.

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Model Selector Guide

Welches Modell für welche Aufgabe im Nous Portal / Hermes Agent.

Schnellauswahl

Alltag & Schnelligkeit (gratis/niedrig)

  • openrouter/owl-alpha — Gratis! 0$/token, 1M Context, #1 Free-Modell auf OpenRouter. Perfekt für Subagenten-Scouts im Bienenschwarm
  • qwen/qwen3.6-35b-a3b — Allrounder, Code, Daily-Workflows, GreyScript, Hermes-Konfiguration (1M ctx, kostenlos)
  • stepfun/step-3.7-flash:free — Schnellste Antwort, gute Qualität, kostenlos
  • google/gemini-2.0-flash — Stark, schnell, kostenlos über Nous
  • meta/llama-3.1-8b-instruct — Klein, schnell, für Simple-Aufgaben

Code & Architektur (mittel)

  • deepseek/deepseek-v4-flash — Reasoning + Code-Review, 13B aktiv (284B total), 3 Reasoning-Modi
  • qwen/qwen3.7-max — Agent-Frontier-Modell (Mai 2026), schlägt Claude Opus 4.6 auf Agent-Benchmarks
    • $1.25/M Input, $3.75/M Output (50% Rabatt aktiv, Stand Jun 2026)
    • 1M Context, 65.5K Output, 54 tok/s, Tool-Error-Rate nur 2.31%
    • Nr. 1 App auf OpenRouter: Hermes Agent (65.1B Tokens)
    • Prompt Caching eingebaut (~47% Cache-Hit-Rate in der Praxis)
    • HINWEIS: qwen3.7-plus auf OpenRouter aktuell NICHT verfügbar — nur Max
  • moonshotai/kimi-k2.6 — Open-Weight Multimodal-Agent (Apr 2026), 1B MoE / 32B aktiv
    • $0.684/M Input, $3.42/M Output — günstiger als Qwen für Input-heavy Workloads
    • 262K Context (kleiner als Qwen), Open-Weight (auf HuggingFace)
    • GPQA Diamond: 91.1%, Agentic Index: 66.0 (besser als 94% der Modelle)
    • Stärken: Long-Horizon Coding, Multi-Agent Orchestration, UI/UX Generation
    • Cache-Pricing: $0.15–$0.37/M (je nach Provider), hohe Cache-Hit-Raten möglich

Tiefe Analyse & Reasoning (höher)

  • anthropic/claude-sonnet-4.6 — Nuance, tiefes Verständnis, präzise Formatierung (aktueller Sonnet)
  • anthropic/claude-opus-4.8 — Premium-Frontier (Jun 2026), GPQA Diamond 93.5%, Code-Agent-Sweep. Bester Single-Call für tiefe Architektur, komplexe System-Designs, und LLM-Persona-Work. Teuer — nur einsetzen wenn's drauf ankommt. Modell-ID: anthropic/claude-opus-4.8
  • gpt-4o — Allgemein stark, teurer
  • claude-3-opus — Goldstandard für komplexe Logik (älter, teurer)

Reasoning-Modelle (speziell)

  • deepseek/deepseek-v4-flash — 3 Modi: Non-Think (direkt), Think High (mittel), Think Max (voll, bis 384K Token)
    • Reasoning-Nähe zu V4-Pro, 13B aktive Parameter (284B total)
    • V4 vereint Standard- und Reasoning-Fähigkeiten in einem Modell
    • Hermes Config Mapping: Reasoning-Modus über agent.reasoning_effort steuern. none/minimal = Non-Think, low/medium = Think High, high/xhigh = Think Max. ⚠️ NICHT xhigh global setzen! Kostet 20-30% extra Output-Tokens bei JEDER Nachricht. Global auf medium lassen, nur bei Bedarf per /reasoning xhigh aktivieren: hermes config set agent.reasoning_effort medium # global /reasoning xhigh # nur für komplexe Multi-Step-Analysen
  • qwen/qwen3.7-max — Unterstützt enable_thinking + preserve_thinking (für Agentic Tasks empfohlen)
    • GPQA Diamond: 92.4% (besser als Opus 4.6 mit 91.3% und DS-V4-Pro mit 90.1%)

Wichtige Fakten

⚠️ Provider-spezifische Modell-Namen

Die Modell-Namen unterscheiden sich je nach Provider — nicht davon ausgehen dass das OpenRouter-Format überall gilt!

Provider V4 Flash Name V4 Pro Name
Nous Portal deepseek-v4-flash deepseek-v4-pro
OpenRouter deepseek/deepseek-v4-flash deepseek/deepseek-v4-pro
DeepSeek direkt deepseek-v4-flash (via API) deepseek-v4-pro

⚠️ V4 Flash ≠ Reasoning-Modus! DeepSeek V4 Flash und V4 Pro sind separate Modelle, JEDES mit eigenen Reasoning-Modi (Think High / Think Max). Nicht verwechseln! Die Benennung "deepseek-v4-flash" ist der Modell-Name, nicht eine Einstellung.

  • Größeres Tier (Plus/Max) = bessere Qualität, NICHT mehr Kontextfenster
  • Kontextfenster ist eine harte Grenze: Qwen unterstützt bis 1M Token (~Roman)
  • Reasoning-Modus wird via agent.reasoning_effort in Hermes config gesteuert: hermes config set agent.reasoning_effort medium (global sparsam) high/xhigh nur per /reasoning xhigh für komplexe Analysen. CLI-Persistenz: Braucht keinen /reset — wirkt sofort auf nächsten LLM-Call.
  • ⚠️ delegation.model/provider MÜSSEN gesetzt sein! Wenn leer, nutzen Sub-Agenten das Default-Modell (→ kann teuer werden). hermes config set delegation.model "deepseek/deepseek-v4-flash" (free via Nous) hermes config set delegation.provider "nous" Ohne diese Settings hat the user ~$174/Woche nur für Sub-Agenten mit Opus 4.8 verloren.
  • Yuno-Default: Qwen3.6 oder Step-Flash für 90% der Aufgaben
  • Agent-Schwerarbeit (Discord-Bot, Cron-Architektur): qwen3.7-max empfohlen
  • Premium-Analyse (Persona, Architektur, System-Design): claude-opus-4.8
  • qwen3.7-plus auf OpenRouter aktuell nicht verfügbar (Stand Jun 2026)
  • Nur bei echten Analyse-Aufgaben Claude Sonnet/DeepSeek-Reasoning einplanen

Modell-Handoff nach Wechsel

Jeder Modell-Wechsel braucht ein Briefing, damit das neue Modell ohne Reibungsverlust weiterarbeiten kann.

  • Automatisch: Der Morning-Cron generiert ein Kurzbriefing (~/MODEL_HANDOFF_SHORT.md) mit Projekt-Status + Blocker.
  • Ausführlich: Volles Handoff (~/MODEL_HANDOFF.md) mit "Tips for the new model"-Sektion, in der selbst erlernte Pitfalls weitgegeben werden. Halte sie aktuell — das nächste Modell startet damit.

Referenzen

  • references/model-details.md — Detaillierte Vergleiche, Reasoning-Modi, Benchmarks
  • references/deepseek-pricing.md — DeepSeek V4 Flash & V4 Pro Preis-Details (Provider, Cache, Effektivkosten)
  • references/model-handoff-guide.md — Leitfaden: Modell-Handoff generieren und pflegen

Preis-Check Workflow

Bei Preis-Check-Anfragen (z.B. "preis-check Deepseek"):

  1. Aktuelles Modell checken: hermes config | grep -i <modell>
  2. NICHT web_extract auf OpenRouter-Seiten — Preise sind oft als Bilder eingebettet und nicht extrahierbar. Stattdessen web_search mit Query wie "deepseek v4 flash pricing costs per million tokens" — die Suchergebnis-Beschreibungen enthalten bereits die Kern-Preise
  3. Für tiefere Daten: OpenRouter-API direkt nutzen oder hermes insights --days 7 für reale Nutzungsdaten
  4. Effektivpreise (cache-bereinigt) notieren — die Listenpreise sind oft irrelevant
  5. Vergleichstabelle bauen: Provider × Kosten für Session/Tag/Monat
  6. Nous Portal Free-Tier als Bonus hervorheben (falls zutreffend)