李杰
GPT-5.6
Gemini
DeepSeek-V4-Pro
分享一个最近实操中很真实的感受：很多人用AI还停留在"问一个问题、拿一个答案"的阶段，但真正提效的玩法是让AI帮你跑完整条工作流。上周做一份行业竞品分析报告，传统流程是：搜资料→整理数据→写框架→填充内容→排版调整，少说得半天。这次我全程用AI Agent跑：第一步，用轻量模型批量抓取和清洗公开信息，几十条数据源半小时跑完，token消耗极低；第二步，把清洗好的结构化数据喂给推理能力强的旗舰模型做深度分析，生成洞察和对比矩阵；第三步，再切回轻量模型做格式化和润色，直接产出可交付的文档。三个环节、三种模型、按需切换。总耗时不到1小时，token成本大概几块钱，产出质量比纯手工还高——因为AI处理结构化数据时的覆盖面和一致性远超人工。GPT-5.6这次搞Sol/Terra/Luna三档分层，本质上就是在推动这个趋势：不同任务匹配不同模型。DeepSeek V4-Pro降价75%也是同一个逻辑——让轻量任务的边际成本趋近于零，复杂任务才值得上旗舰。所以关键不是哪个模型最强，而是你懂不懂得做"任务路由"。我整理了一套自己的模型选型策略：80%的日常任务用低成本模型跑，15%用均衡模型，只有5%的核心决策才上旗舰。月均token开销比"全程用最强模型"省了将近90%，但最终交付质量几乎没差别。会调API的人，已经把这个做成自动化了——一个脚本根据任务复杂度自动路由到对应模型。不会调也没关系，至少先学会手动切换。你在用AI时有没有区分过不同任务的模型选型？还是每次都用同一个模型硬扛？
发布于 北京
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