实际应用中，发现AI的大多数初期使用者，真的是一个模型用到地老天荒，而且是默认第一个是什么就一直是它了。逐步掌握利用不同的模型在一个（或者多个）上下文中协同工作，是利用AI完成复杂任务的良好开始，这个往往比写出高质量的提示词更重要。比如，初期的思路整理阶段，使用4o mini、claude

发布时间: 2025-03-31 08:20:28

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实际应用中，发现AI的大多数初期使用者，真的是一个模型用到地老天荒，而且是默认第一个是什么就一直是它了。
逐步掌握利用不同的模型在一个（或者多个）上下文中协同工作，是利用AI完成复杂任务的良好开始，这个往往比写出高质量的提示词更重要。
比如，初期的思路整理阶段，使用4o mini、claude
时政
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实际应用中，发现AI的大多数初期使用者，真的是一个模型用到地老天荒，而且是默认第一个是什么就一直是它了。
逐步掌握利用不同的模型在一个（或者多个）上下文中协同工作，是利用AI完成复杂任务的良好开始，这个往往比写出高质量的提示词更重要。
比如，初期的思路整理阶段，使用4o mini、claude 3.5、gemini lite就足够了，在时间和成本方面特别友好。当需要深入的时候，不妨将工作拆解成几个子任务，分别使用不同的模型加以处理，比如生成图片部分，完全就可以只使用mini类来加载，基本不会影响出图效果。对于较为复杂的任务，比如需要严格事实验证的、带有算法的编码，就可以考虑使用o1 pro、geimini 2.5、claude 3.7这一类推理模型。
如果需要编写较为复杂的文档，可以试试以下步骤：

如果对主题要求很高，可以一上来就用o1 pro这类高级推理模型协助拟定备选主题，比如中心思想、写作风格、段落划分等。
用4o等模型为文章提炼大纲，如果需要模型生成较长篇幅的文章，细化大纲是一个很有用的手段，可以逐级细化，实际中基本上大纲越细，可以产生的篇幅越长。
继续使用中级模型生成正文，写作类内容，推理模型似乎没有明显的优势，4.5、4o、sonnet3.5、gemini 2足够了。
文笔类的润色，可以考虑mini类的模型，速度很快，在已有原文的基础上，mini类模型也可以准确定位需要修改的内容。
最后可以让模型将文章转化为特定的格式，比如html，原始格式不是很友好。现在有了强大的生图能力，也可以考虑直接转化为图片。

可以试试每一步都用最简洁的提示词，哪怕先写一个复杂的，在花点儿时间精简提示词。要点明确又富有弹性的提示词，不仅可以节省时间，也可以在最低消耗的情况下获取直接的反馈。

如果有一天，真的要2万美金一个月才能使用某些模型的时候，善于利用不同模型，编写高效简洁的提示词，真的就是必备技能。