测试环境选在华东某Tier III IDC，单机柜上行带宽限制100Mbps，模拟中小团队日常拉取代码、推理补全、生成单元测试的混合负载。我们重点记录每款助手在词元服务器侧的请求并发、响应延迟以及网络软件层的重传率。近期不少厂商更新了推理后端，所以这轮数据比上月更有参考价值。
GitHub Copilot依旧稳定：词元消耗中等，但IDC出口带宽峰值压到42Mbps，网络软件层几乎无重传。缺点是复杂重构时单次请求词元数偏高，适合网络条件好、追求补全准确率的团队。
通义灵码在中文注释生成上词元效率最高，同等任务比Copilot省约18%词元。但实测发现，当并发超过15路时，词元服务器排队明显，带宽利用率反而掉到60%以下，适合人数少、任务碎片化的开发组。
Codeium的轻量模式对带宽最友好，单路仅需2Mbps左右，网络软件层几乎不占QoS策略。代价是长上下文推理弱，生成超过80行的函数容易断片，推荐给网络出口紧张、以补全为主的IDC租户。
Cursor的Agent模式词元消耗最大——一次跨文件重构轻松跑出12万词元，直接打满测试机柜的带宽上限，网络软件层出现TCP重传。优点是结果质量高，适合有独立推理集群、不共享IDC出口的大型团队。
Amazon CodeWhisperer居中，词元控制不错，但IDC内网DNS解析偶发延迟，导致首包时间比Copilot多出300ms。对延迟敏感的高频补全场景，这300ms足以让人分心。
综合来看：带宽紧张选Codeium，词元成本敏感选通义灵码，质量优先且自有算力选Cursor，均衡稳定仍是Copilot。没有全能选手，只有和你IDC网络软件策略最匹配的那一个。
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