Claude 還是 GPT?選模型的三個實務判斷

「你們覺得 Claude 好還是 GPT 好?」這題我們每個月都被問好幾次,而標準答案很無聊:看任務。但「看任務」三個字對決策沒有幫助,所以這篇把它拆開——我們的產品線同時用 Claude 和 GPT,每天都有真實流量在跑,以下是我們實際用來選型的三個判斷,不是跑分網站上的排行榜。

判斷一:任務型態,比模型名氣重要

先講一個要破除的迷思:「最強的模型」不存在,存在的是「這類任務表現最穩的模型」。我們的實務分法:

• 長文理解與生成:要吃進整份逐字稿、整批文件,產出結構完整的長內容——這類任務我們多半交給 Claude,長上下文的穩定度和文字的「不塑膠感」是日常有感的差異。我們剪片引擎的選段、內容 pipeline 的草稿生成都在這類。
• 結構化輸出與工具呼叫:要模型穩定吐 JSON、按 schema 填欄位、在多步驟流程裡呼叫函式——兩家都能做,重點反而是你的工程端有沒有做好格式驗證與重試,模型差異小於工程差異。
• 簡單分類與抽取:標籤分類、情緒判斷、欄位抽取這種薄任務,兩家的輕量模型都綽綽有餘,誰便宜用誰,認真比較是浪費時間。

所以第一步不是選廠牌,是把你的任務歸類。歸完類,選項通常自己浮出來。

判斷二:成本結構,要用「你的流量形狀」算

不要直接比牌價。兩件事讓牌價失真:第一,輸入輸出比例——輸出 token 貴數倍,「吃長文、吐短摘要」和「吃短指令、吐長文章」在同樣牌價下的實際成本差很多,要用你自己的輸入輸出比去算。第二,快取與批次的折扣結構——提示詞快取、批次 API 的折扣幅度各家不同,如果你的應用是長系統提示詞加高頻呼叫,快取折扣的影響可能比牌價差異還大。我們在 LLM 成本控管實戰 把這些手法完整寫過。

我們的做法是拿 PoC 階段的真實流量樣本,把兩三個候選模型的月成本各算一遍再決定。這張試算表花你半天,但它决定的是之後每個月的固定支出。

判斷三:中文品質,自己測,不要信排行榜

公開評測絕大多數以英文為主,中文——尤其台灣用語的繁體中文——是另一回事。我們看過模型在英文任務表現亮眼,中文輸出卻一股翻譯腔;也看過預設吐出簡體用語、「視頻」「優化」混雜的尷尬場面(對品牌文案來說這不是小事,是災難)。

測法不用複雜:拿二三十個你的真實場景輸入,兩三個模型各跑一輪,找兩三個同事盲測評分。半天時間,得到的結論比任何排行榜都貼近你的現實。特別留意:語氣自然度、台灣用語正確度、以及長輸出後半段會不會「累了」開始跳針——最後這項只有長文任務測得出來。

選模型跟找廠商一樣:別看誰的簡報漂亮,要看誰在你的案子上做得穩。

比選對更重要的:讓自己隨時換得動

最後一個建議,重要程度超過前三個判斷的總和:把模型當成可抽換的零件來架構。模型呼叫收斂到單一模組、提示詞與程式碼分離、保留一組測試集可以隨時對新模型跑分。這個領域每幾個月就換一次局面,今天的最佳選擇半年後可能被超車。架構上換得動的團隊,永遠可以用當下最划算的模型;架構上被綁死的團隊,只能眼睜睜看別人省錢。我們自己的產品線就靠這個設計,在模型改版時幾天內完成切換,用戶無感。

收束:選模型的順序是「任務歸類 → 用自己的流量算成本 → 用自己的資料測中文」,然後在架構上保留隨時反悔的權利。如果你正在做選型評估,想找每天都在付這兩家帳單的人聊聊,歡迎 來找我們,或先看看 AI 應用開發服務 的做法說明。