怎么挑模型：GPT、Claude、Gemini、国产模型对比

按真实任务的准确度、代码能力、上下文、速度、成本和稳定性做小样本对比，不用品牌印象或单一跑分代替测试。

内容更新 2026-08-13

先看结论

模型能力、价格和可用范围会变化；先从当前 Key 分组挑 2—3 个候选，再用自己的 5—10 条真实任务评测。

先理解这些

  • 不同模型在不同任务上的表现不一样，而且会随版本更新
  • 标称上下文不等于实际任务质量，还要考虑有效输入、输出上限和工具支持
  • 访问稳定性、数据政策、价格和合规要求需要结合所在地区与业务判断

2026 年 8 月：Codex 旧模型退役提醒

  • OpenAI 已公告：使用 ChatGPT 登录 Codex 时，GPT-5.4 与 GPT-5.4 mini 将于 2026-08-31 从 Codex 退役；固定使用它们的默认配置、自定义 Agent 和计划任务应提前迁移，并用原评测样本回归测试。
  • 这次公告不影响使用自有 OpenAI API Key 登录的 Codex，也不表示 OpenAI API 会在同一天移除这两个模型。
  • 不要把这项 Codex 登录方式公告机械套用到 1A1API Key 分组；1A1API 的可用模型、权限和计费继续以当前控制台及帮助中心为准。

小白先准备什么

  1. 先准备 10 条真实任务，不要只看模型排行榜。
  2. 每条任务写清楚好答案标准，例如准确、便宜、快、少废话、会引用资料。
  3. 至少选一个强模型、一个便宜模型、一个备用模型做对比。
  4. 记录每次测试的回答质量、速度、失败率和预估成本。

验收标准

  • 每个业务场景都有主模型和备用模型。
  • 简单任务不会默认走最贵模型。
  • 重要任务有质量检查或人工复核。
  • 模型切换后，关键 Prompt 和输出格式仍然稳定。

可复制评测表

| 任务 | 模型 | 准确度 1-5 | 速度 1-5 | 成本 1-5 | 是否可上线 | 备注 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 客服分类 | ___ | ___ | ___ | ___ | ___ | ___ |
| 长文总结 | ___ | ___ | ___ | ___ | ___ | ___ |
| 代码修改 | ___ | ___ | ___ | ___ | ___ | ___ |
| 知识库问答 | ___ | ___ | ___ | ___ | ___ | ___ |

常见误区和不适合场景

  • 误区一：只看别人推荐，不测自己的真实任务。
  • 误区二：只看一次回答好不好，不看长期稳定性和失败率。
  • 误区三：没有备用模型，主模型限流时整个工作流停掉。
  • 不适合：答案必须 100% 正确但没有人工复核的高风险场景。

参考来源

适合谁看

  • 刚开始接 API，想知道默认选哪个
  • 已经上线但发现某类任务效果差
  • 想为客户做一份模型推荐

试着做一次

  1. 从当前 Key 分组选择 2—3 个候选模型，不照抄旧教程的固定型号。
  2. 准备 5—10 条真实任务，覆盖准确度、代码、长文、中文或多模态等实际需求。
  3. 使用同一输入与评分标准，记录质量、耗时、失败率和实际消耗。
  4. 重要任务增加人工复核；便宜模型可以先做分类、抽取或草稿，但要通过测试再上线。
  5. 每次调整主模型前保留评测日期；当前模型与计费查看 https://help.1a1api.top/models 和 https://help.1a1api.top/billing。

需要解决的问题

  • 中文长文输出乱、断句奇怪
  • 代码任务连续几次跑偏
  • 成本控不住，想换更便宜的模型

遇到困难时

  • 选不出来就主用 + 备用两个模型，别只押一家
  • 评测样本太小不准就再加 5 条真实任务