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Open Code Review 支援哪些 AI？Claude、GPT、Gemini 全面對比（2026）

AI 工程 Open Code Review · 程式碼審查
2026-08-03 約 14 分鐘閱讀

結論先行：阿里開源的 Open Code Review（OCR，CLI 命令 ocr） 不綁定單一模型——Claude 與 GPT 是一等公民；Gemini 無官方預設，但可透過 OpenAI 相容自訂端點接入；若已有 Claude Code 訂閱，Delegation Mode 甚至無需單獨配 OCR 的 API Key。

很多人搜「Open Code Review Claude」，真正該問的是：你走 OCR 自管模型，還是把審查委託給 Claude Code / Cursor 自帶的 LLM？ 本文對照 open-codereview.ai 與 GitHub 倉庫（2026 年 8 月）。Open Code Review · Open Code Review Claude · AI 程式碼審查

本文要點

  1. OCR 是專用程式碼審查 CLI，不是聊天機器人：讀取 Git diff → 工具呼叫檢索脈絡 → 輸出行級評審意見；同源模型下 Token 約為 Claude Code 通用審查的 ~1/9，Precision/F1 更高（Recall 略低，刻意少報以降低雜訊）。
  2. 內建 12+ Provider：anthropic（Claude）、openai（GPT）、通義 dashscope、DeepSeek、Kimi、智譜 z-ai 等；協定僅兩種：Anthropic Messages 與 OpenAI Chat Completions。
  3. Gemini 不在內建表，但 Google 提供 OpenAI 相容 API，填自訂 Provider 即可；Vertex AI 企業閘道同理。
  4. 兩條執行軌：① OCR 自管 LLM（ocr review）；② Delegation Mode（ocr delegate）——OCR 只做檔案篩選與規則，審查由 Claude Code / Cursor 等 Agent 用自己的模型完成。
  5. 模型能力不是分水嶺，審查流水線（確定性工程 + Agent）與計費軌（OCR API vs 訂閱 Delegation）才是分水嶺。
開發者在辦公室審閱程式碼，象徵 Open Code Review AI 程式碼審查工作流
Open Code Review 把「選哪個模型」與「怎麼審」拆開——模型可換，審查流水線才是固定資產。

先行結論：Open Code Review 支援 Claude 與 GPT，Gemini 走自訂軌

審查品質的上限由模型決定，但信噪比與成本由 OCR 的確定性流水線決定——同一 Claude Opus，OCR 比 Claude Code 裸跑 /code-review 更省 Token、更少誤報。

截至 2026 年 8 月，alibaba/open-code-review 在 官方設定文件 列出 13 個內建 Provider。與本文主題直接相關的三條路徑：

  • Claude（推薦預設） — ocr config set provider anthropic，協定原生 anthropic；模型如 claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-6；自動讀取 ANTHROPIC_API_KEY 或 Claude Code 的 ANTHROPIC_* 環境變數。
  • GPT — provider openai，走 https://api.openai.com/v1；適合已買 ChatGPT Team / API 額度的團隊，或想用 gpt-5.x / o-series 推理模型的場景。
  • Gemini — 無內建 preset；透過 custom_providers 指向 Google 的 OpenAI 相容端點（https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/），模型填 gemini-2.5-pro 等；企業可走 Vertex 閘道 URL。

若你已是 Open Code Review Claude 生態用戶（裝了 Claude Code 外掛），還可開 Delegation Mode：OCR 不碰外部 API，審查邏輯交給 Claude Code 工作階段內的模型——訂閱額度與 OCR 審查共用一條帳。這與「OCR 自管 API Key」是兩條完全不同的成本結構。

1. 為什麼「用 Claude Code 審一下」不夠，還要 Open Code Review？

Claude Code 內建 /code-review Skill 能運作，但阿里內部兩年規模化驗證後，把 OCR 單獨開源，核心痛點有三類：

  • 覆蓋不全 — 大 diff 時通用 Agent 容易「挑重點檔案看」，漏審並改檔案；OCR 用確定性檔案選擇 + 智慧 bundling（如 message_en.properties 與 message_zh.properties 綁成一組）保證全覆蓋。
  • 定位漂移 — 通用 Agent 的評論行號經常對不上；OCR 有獨立的定位與反思模組，專門校正行級錨點。
  • 品質波動 + Token 浪費 — 純自然語言 Skill 難除錯；OCR 官方 benchmark（50 個開源倉、200 個真實 PR、10 種語言）顯示：同模型下 F1 / Precision 顯著高於 Claude Code 通用審查，Token 約 1/9，耗時更短；Recall 略低是刻意少報，降低誤報 triage 成本。

換句話說：Open Code Review Claude 不是「再套一層 Claude」，而是把 Claude 放進一條為審查優化的流水線。模型換成 GPT 或 Gemini，流水線不變——這才是多模型支援的意義。

2. Open Code Review 是什麼？模型接入分幾類？

2.1 產品定位

OCR 是 npm install -g @alibaba-group/open-code-review 安裝的全域 CLI（命令 ocr）。典型流程：

ocr config provider    # 互動選 Provider + 模型 + 測連通
ocr review             # 審工作區 staged/unstaged 變更
ocr review --from main --to feature/x   # 分支對比
ocr scan --path internal/agent          # 全檔案掃描（無 diff 也可）

Agent 可用工具包括 file_read、code_search、file_read_diff、code_comment 等——能跨檔案引用，而非只看 patch 表面。

2.2 三類模型接入方式

接入類型 入口 典型模型 設定成本 適合誰
內建 Provider ocr config provider Claude、GPT、DeepSeek、通義… 低（填 API Key） 多數團隊預設路徑
自訂 Provider custom_providers.* Gemini、自建 vLLM、企業閘道 中（URL + protocol） 已有模型閘道 / 合規內網
Delegation Mode ocr delegate Claude Code / Cursor 目前模型 零 OCR Key 已付訂閱、想省 API 帳單

2.3 內建 Provider 完整清單（2026-08）

以下均預置 Base URL，只需 API Key（或對應環境變數）：

名稱 協定 代表模型 / 用途 環境變數
anthropicanthropicClaude Opus / SonnetANTHROPIC_API_KEY
openaiopenaiGPT-5.x / o-seriesOPENAI_API_KEY
dashscopeopenai通義 Qwen 系列DASHSCOPE_API_KEY
deepseekopenaiDeepSeek V3 等DEEPSEEK_API_KEY
kimiopenaiMoonshot KimiMOONSHOT_API_KEY
z-aiopenai智譜 GLMZ_AI_API_KEY
volcengineopenai火山方舟ARK_API_KEY
baidu-qianfanopenai文心千帆QIANFAN_API_KEY
另有 dashscope-tokenplan、tencent-tokenhub、hy-tokenplan、mimo、minimax 等國內 Token 計畫型端點

設定檔位於 ~/.opencodereview/config.json；單次覆蓋模型可用 ocr review --model claude-sonnet-4-6，無需改檔案。

3. Claude、GPT、Gemini：三條設定路徑詳解

3.1 Claude（Open Code Review 最順路徑）

Claude 使用原生 Anthropic 協定，不是 OpenAI 相容層——工具呼叫與 Messages API 行為最穩定，也是阿里內部生產環境驗證最多的組合。

# 互動式（推薦）
ocr config provider
# 選 anthropic → 貼上 ANTHROPIC_API_KEY → 選 claude-opus-4-6

# CI 非互動
ocr config set provider anthropic
ocr config set model claude-sonnet-4-6
ocr config set providers.anthropic.api_key "$ANTHROPIC_API_KEY"
ocr llm test

與 Claude Code 環境複用：若本機已 export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL（Claude Code 同款），OCR 會自動拾取，零重複設定。裝 Claude Code 外掛 後可在 IDE 內用 slash command 觸發同一套審查規則。

選型建議：PR 合併前門禁 → Sonnet（成本可控）；安全/並發/資金類核心模組 → Opus；可關 thinking 省 Token：ocr config set providers.anthropic.extra_body '{"thinking":{"type":"disabled"}}'。

3.2 GPT（OpenAI 官方軌）

ocr config set provider openai
ocr config set model gpt-5.2
ocr config set providers.openai.api_key "$OPENAI_API_KEY"
ocr review --from origin/main --to HEAD

GPT 適合已統一在 OpenAI Platform 買 API、或 GitHub Copilot 生態裡習慣 OpenAI 模型族的團隊。OCR 對 OpenAI 協定做 URL 正規化，Azure OpenAI 也可走 custom_providers 填部署端點。

與 Claude 比：在 OCR 流水線內，差異主要在模型推理風格（GPT 偏規範檢查、Claude 偏邊界條件），而非 OCR 功能缺失——兩者工具集相同。

3.3 Gemini（自訂 Provider，非內建）

Google 未出現在內建表，但 Gemini API 提供 OpenAI 相容層，按自訂 Provider 接入：

ocr config set provider gemini-google
ocr config set custom_providers.gemini-google.url \
  https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
ocr config set custom_providers.gemini-google.protocol openai
ocr config set custom_providers.gemini-google.model gemini-2.5-pro
ocr config set custom_providers.gemini-google.api_key "$GEMINI_API_KEY"
ocr config set custom_providers.gemini-google.models \
  "gemini-2.5-pro,gemini-2.5-flash,gemini-2.0-flash"
ocr llm test

長上下文審大型 monorepo 時，Gemini 的百萬級 context 有理論優勢——但 OCR 本身會做檔案 bundling 與並發分片，多數 PR 用不到滿上下文。更務實的理由通常是：團隊已買 Google AI Studio / Vertex 合約，想帳單歸攏到 GCP。

Vertex AI 企業部署：把 url 換成區域端點（如 https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/... 的 OpenAI 適配路徑），protocol 仍為 openai。更多 Gemini 能力背景見站內 Gemini 3.5 Pro 解析。

4. Claude vs GPT vs Gemini：五維對比（在 OCR 流水線內）

模型族 入口 / 協定 執行能力（OCR 內） 上下文 / 成本 權限 / 合規 適合人群
Claude 內建 anthropic；可 Delegation 給 Claude Code 工具呼叫最穩；外掛 / Skill 一鍵整合 Opus 貴但漏報少；Token 已比裸 Agent 省 ~9× Anthropic 企業合規；可 Bedrock 自訂 URL 追求審查品質預設選；已有 Claude Code 訂閱
GPT 內建 openai 與 Claude 同流水線；o-series 推理慢但深 API 單價隨型號波動；Team 額度不直接進 OCR OpenAI 資料政策；Azure 私有部署 OpenAI 單一供應商策略團隊
Gemini 自訂 openai 協定端點 功能完整；需自測 ocr llm test Flash 便宜適合 CI 大批量；Pro 審核心路徑 GCP / Vertex IAM；國內直連視網路而定 已買 Google 合約；超長單檔 ocr scan

橫向對比程式設計 Agent 選型（非審查專用），可參考 GPT-5.6 與 Claude、Gemini 替代決策指南——那是「寫程式碼」場景；本文是「審程式碼」場景，成本結構完全不同。

5. Delegation Mode：Open Code Review Claude 的「零 API Key」路徑

若你不想為審查單獨買 API，或公司禁止 OCR 持有生產 Key，用 Delegation Mode：

ocr delegate preview
ocr delegate rule src/handler.go src/handler_test.go
# OCR 輸出規則與檔案清單 → 貼給 Claude Code / Cursor Agent 執行

此模式下：

  • OCR 負責確定性步驟：選檔案、匹配規則（NPE、執行緒安全、SQL 注入等內建規則集）、產生審查任務包。
  • LLM 推理由 Claude Code、Codex、Cursor 等已安裝的 Agent 完成——用你已有的訂閱或 Agent 額度。
  • 官方提供 Claude Code 外掛、Codex Skill、Cursor Skill，slash command 即可觸發。

這是「Open Code Review Claude」搜尋意圖的最短路徑：審查規則用 OCR，模型帳單走 Claude Code Pro/Max。代價是失去 OCR 自管模型下的並發 CI 無人值守能力（除非 Agent 也在 CI Runner 上跑）。

6. 場景選擇矩陣

場景 推薦模型 / 模式 原因 不推薦
個人開發者，已有 Claude Pro Delegation + Claude Code 外掛 零 OCR API 成本；規則仍比裸 /code-review 穩 再買一個 Anthropic API Key 重複計費
團隊 PR 門禁（GitHub Actions） OCR + Claude Sonnet API 可腳本化、可並發、Token 可控 Delegation（CI 無互動 Agent）
開源專案，貢獻者全球分布 OCR + GPT-5 mini / Flash 單價低、英文評論品質夠 預設 Opus（成本過高）
金融 / 安全敏感模組 Claude Opus + ocr scan 高 Precision；全檔案稽核 僅 diff 表面掃一眼
已簽 GCP 企業約 自訂 Gemini + Vertex 帳單歸 GCP；IAM 統一 強行另開 Anthropic 合約
國內內網，無外網 API dashscope / deepseek 內建 Provider 預置國內端點 直連 api.anthropic.com

7. 推薦組合（Stack）

【Stack A — 獨立開發者 · Claude 訂閱黨】
審查：OCR Claude Code 外掛 + Delegation Mode
寫碼：Claude Code CLI（Sonnet 預設）
觸發：本機 pre-push → ocr delegate preview
升級：PR 變大時改 ocr review --model claude-opus-4-6（API 按次）

【Stack B — 10 人工程團隊 · API 統一帳】
審查：GitHub Action 跑 ocr review（Sonnet）
寫碼：Cursor + Claude Code 並行
模型：ANTHROPIC_API_KEY 組織級；禁止個人 Key 進 CI
規則：.ocr/rules 自訂路徑過濾

【Stack C — 多雲模型 · 成本優化】
日常 PR：GPT-5 mini（openai provider）
週五安全掃：Gemini 2.5 Pro（custom provider）
核心發布分支：Claude Opus
切換：ocr review --model <name> 單次覆蓋

【Stack D — 雲端 Mac CI Runner】
執行：kvmboot 雲端 Mac M4 常駐 Runner
審查：ocr review --from main --to $PR_BRANCH
環境：與 xcodebuild / 真機建置同機，審完即測
搭配：見站內 Claude Code 雲端 Mac 雙 Agent 隔離文

Claude Code 訂閱成本與 Delegation 是否划算，見 Claude Code 2026 價格解析；Skills 增強審查見 Claude Code Skills 排行榜（/code-review 與 OCR 可疊加，OCR 專精、Skill 通用）。

8. 常見誤區

  • 誤區 1：OCR 只支援 Claude。內建同時有 OpenAI 與十餘家國內/開源友好端點；Claude 是預設推薦，不是唯一。
  • 誤區 2：Gemini 不能用在 OCR。能——走 custom_providers + OpenAI 協定；只是沒有一鍵 preset，需多兩步 URL 設定。
  • 誤區 3：換更強模型就能消滅誤報。OCR 的 Precision 來自流水線；裸換 Opus 仍可能不如 OCR+Sonnet。
  • 誤區 4：Delegation 和 ocr review 效果完全一樣。規則篩選相同，但 Delegation 依賴 Agent 工作階段品質，CI 無人值守應用 API 模式。
  • 誤區 5：ChatGPT Plus 訂閱直接給 OCR 用。Plus 是聊天產品；OCR 要 API Key（OpenAI Platform）或 Delegation 給 Codex/Agent。
  • 誤區 6：審查語言跟模型走。評論語言由 ocr config set language 中文 控制，與 Provider 無關。

9. 落地步驟（7 步）

  1. 安裝 OCR：npm install -g @alibaba-group/open-code-review，確認 ocr --version 與 Git ≥ 2.41。
  2. 選定計費軌：有 Claude Code 訂閱 → 先試 Delegation；要 CI 門禁 → 準備 API Key。
  3. 設定 Provider：ocr config provider 選 anthropic / openai / 自訂 Gemini；ocr llm test 必須通過。
  4. 本機冒煙：在真實倉庫 ocr review，檢查行級評論是否對齊 diff。
  5. 裝 Agent 外掛（可選）：Claude Code / Cursor 安裝 OCR 外掛，統一團隊 slash command。
  6. 接 CI：參考 官方 CI/CD 文件 在 PR 觸發；用 --model 區分日常與安全掃。
  7. 月度複盤：對比 API 帳單 vs 誤報 triage 工時；調模型檔位而非盲目升 Opus。

若審查與建置在同一流水線，建議把 OCR 與 xcodebuild 放在同一 雲端 Mac 執行節點，避免審完還要等遠端 Runner 排隊。

10. FAQ

Open Code Review 支援 Claude 嗎？

支援。anthropic 是內建 Provider，原生 Messages API；可配 Opus / Sonnet，也可透過 Claude Code 外掛 + Delegation 複用訂閱。

支援 GPT / OpenAI 嗎？

支援內建 openai Provider，填 OPENAI_API_KEY 即可；Azure OpenAI 用自訂 URL。

支援 Gemini 嗎？

無內建 preset，透過 custom_providers 指向 Google OpenAI 相容端點即可；Vertex 企業同理。

和 Claude Code 的 /code-review 有什麼區別？

同模型下 OCR 更省 Token、行級定位更準、誤報更少；Claude Code Skill 更靈活但品質波動大。兩者可疊加：OCR 做 CI 門禁，Skill 做本機快速掃。

可以不配 API Key 嗎？

可以，用 ocr delegate 把推理交給 Claude Code / Cursor 等 Agent；OCR 仍負責檔案與規則。

一次審查能臨時換模型嗎？

可以：ocr review --model claude-opus-4-6 單次覆蓋，不改 config.json。

11. 總結

Open Code Review 支援哪些 AI？——Claude 與 GPT 開箱即用，國內還有通義、DeepSeek、Kimi 等；Gemini 走自訂 OpenAI 相容軌；Delegation Mode 則把模型選擇權交給 Claude Code / Cursor，實現「Open Code Review Claude」零重複 Key。

選型別陷入「哪個模型最強」——在 OCR 裡，流水線比模型名重要。先定計費軌（API vs 訂閱 Delegation），再定場景檔位（Sonnet 日常 / Opus 門禁 / Flash 省錢），最後才微調 Provider。這樣 Claude、GPT、Gemini 才是可替換的引擎，而不是三次重新造輪子。

kvmboot

CI 裡跑 OCR + 建置，雲端 Mac 一台搞定

Open Code Review 在 PR 裡審完程式碼，下一步往往是 xcodebuild、簽名或跑整合測試——若審查 Runner 與建置 Runner 分離，排隊和上下文切換會把節省的 Token 又吃回去。kvmboot 雲端 Mac mini M4 可當統一執行節點：ocr review 與 iOS/macOS 建置同機完成，Apple Silicon 統一記憶體 扛並發審查 worker，macOS 原生環境 免 WSL 折騰；7×24 線上 適合 GitHub Actions self-hosted 或 launchd 定時掃倉。

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