如何选择模型与模式
模型名称和可用列表会变化。本页提供一套按任务选择的方法，不把某个型号永久写成“最强”或“最新”。先查看账号里实际可选的模型与模式，再做决定。
按任务选择
| 任务 | 优先考虑 | 检查方式 |
|---|---|---|
| 简短改写、翻译、日常问答 | 响应快、成本和额度合适的选项 | 是否保留原意与格式 |
| 多条件方案、复杂推理 | 适合深入分析的可用选项 | 约束是否逐项满足 |
| 今天的新闻或价格 | 支持实际联网搜索的模式 | 是否提供可打开的当前来源 |
| 多份资料形成交付文件 | 支持文件和相关工具的工作模式 | 文件是否生成并可打开 |
| 调试项目代码 | 能访问代码和运行验证的开发工具 | 修改后测试是否通过 |
换模型不能补救所有问题。缺少材料、目标不明确或要求互相冲突时，应该先调整输入。
做一个小型对比
用同一段非敏感材料、相同提示词比较两个可用选项。提前写出三个标准，例如“事实无新增”“中文自然”“输出 300 字内”。记录两次输出和修改次数，比只凭语气判断更可靠。
不要把一次成功当成稳定能力。对于重要流程，用数个代表性样本检验，并保留人工审阅。
先排除材料问题，再决定是否换模型
可以按三个问题判断：它是否读到了正确材料？你是否定义了输出要求？任务是否需要当前没有启用的工具？如果上传的是旧版报价表，即使换成能力更强的模型，也不能自动得到新版价格。需要执行代码却只给出自然语言建议时，首先应检查工具环境。
只有在材料、指令和工具一致的前提下，模型之间的比较才有意义。例如让两个模型都从同一份会议记录提取负责人和日期，要求缺失字段留空，然后统计遗漏、虚构和需要手动修改的条数。
建立一个小型选型记录
| 记录项 | 为什么需要 |
|---|---|
| 任务与样本版本 | 避免不同材料造成伪差异 |
| 模型名称、模式和推理设置 | 同一名称下的不同配置也可能影响结果 |
| 首次输出是否可用 | 区分一次成功与需要多轮修正 |
| 总耗时与人工修改时间 | 等待短不一定代表整个任务更快 |
| API 用量或产品额度消耗 | 观察实际使用成本 |
先用少量普通样本和容易出错的样本试运行，再扩大任务量。不必让同一个模型承担所有工作：初步整理和最终审阅可以分开，但审阅者仍需要看到原始材料。
模型与订阅、API 的关系
订阅提供哪些模型、工具与额度，以当前套餐页面和账号提示为准。ChatGPT 产品内的使用额度和开发者 API 的计费安排不应混为一谈，购买前分别查看对应产品条款。
如果某个模型突然不可选，先检查是否达到额度、处于不同工作区、使用不同客户端，或有分阶段开放与管理员设置变化。不要直接把入口变化认定为账号故障。
参考：ChatGPT Learn：Use ChatGPT。继续阅读 套餐选择。