AI 工具与大模型分层选型

很多人用 AI，就是挑个最强的，啥活都扔给它。这习惯得改了。

能力在趋同，价格却在分层。同一代模型里，最高档和最低档能差十倍。拿旗舰档去查错别字，纯属烧钱。真正该上旗舰的，是那种“任务失败的代价高于 Token 成本”的活——比如审一份五十万的合同。

具体用哪个型号我不写死，因为大模型按周迭代，半年后准过期。我教的是方法：靠三个书签养成路由习惯。先便宜的试，不行再贵的。另外，提示词得套 BROKE 框架，给足背景、角色、目标、约束和正反样例，省下大把返工时间。

最后是红线。法条、数字、人名这三类输出必须人工复核，AI 编起法条来特别像那么回事。客户隐私、未公开合同、财务数据和核心代码，千万别随便喂给公有云，脱敏后再说。

说到底，不要选最强的，要选刚好够用的。