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文章目录D4 | 模型选型指南：什么时候用 GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek？写在前面一、6 大模型 × 6 维度对比1.1 6 维度评估框架1.2 6 大模型总览表1.3 关键指标怎么算二、10 个真实业务场景的选型推荐2.1 场景 1：客服机器人2.2 场景 2：代码生成 / Code Review2.3 场景 3：长文分析（100K Token）2.4 场景 4：中文创作（公众号、文案、营销）2.5 场景 5：多模态（图像/视频理解）2.6 场景 6：翻译（中英、英中等）2.7 场景 7：数据抽取（结构化输出）2.8 场景 8：数学/逻辑推理2.9 场景 9：实时对话（低延迟）2.10 场景 10：大规模生产（成本敏感）2.11 场景速查表三、自建评测体系（5 步）3.1 第 1 步：建评测集3.2 第 2 步：选评估指标3.3 第 3 步：批量跑对比3.4 第 4 步：算总账3.5 第 5 步：选型决策四、4 个常见坑（避坑指南）坑 1：Token 化差异导致"看起来便宜其实贵"坑 2：长 Context 性能衰减坑 3：API 频繁限流坑 4：中文能力被高估五、这一篇的小结5.1 6 个 Key Takeaway5.2 速查表（建议打印贴墙）5.3 思考题下篇预告D4 | 模型选型指南：什么时候用 GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek？写给"已经在用 LLM，但不知道怎么选"的你本文是《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》S1 第 4 篇配套代码仓库：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack写在前面D3 我们讲了 6 大 LLM 厂商的 API 怎么调——但会调不等于会选。真实生产环境里，你迟早会面对这些问题：“客服机器人用哪个模型？”“代码生成 GPT-4o 还是 Claude？”“中文创作用通义还是 DeepSeek？”“这个月账单超出预算 3 倍，谁的锅？”“为什么大家都在用的模型，到我这里效果就差？”D4 的目标：给你一套可复用的模型选型方法论。这一篇你会拿到：6 大模型 × 6 维度的深度对比表10 个真实业务场景的选型推荐5 步自建评测体系——不靠宣传靠实测 D4 | 模型选型指南：什么时候用 GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek？
文章目录D4 | 模型选型指南：什么时候用 GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek？写在前面一、6 大模型 × 6 维度对比1.1 6 维度评估框架1.2 6 大模型总览表1.3 关键指标怎么算二、10 个真实业务场景的选型推荐2.1 场景 1：客服机器人2.2 场景 2：代码生成 / Code Review2.3 场景 3：长文分析（100K Token）2.4 场景 4：中文创作（公众号、文案、营销）2.5 场景 5：多模态（图像/视频理解）2.6 场景 6：翻译（中英、英中等）2.7 场景 7：数据抽取（结构化输出）2.8 场景 8：数学/逻辑推理2.9 场景 9：实时对话（低延迟）2.10 场景 10：大规模生产（成本敏感）2.11 场景速查表三、自建评测体系（5 步）3.1 第 1 步：建评测集3.2 第 2 步：选评估指标3.3 第 3 步：批量跑对比3.4 第 4 步：算总账3.5 第 5 步：选型决策四、4 个常见坑（避坑指南）坑 1：Token 化差异导致"看起来便宜其实贵"坑 2：长 Context 性能衰减坑 3：API 频繁限流坑 4：中文能力被高估五、这一篇的小结5.1 6 个 Key Takeaway5.2 速查表（建议打印贴墙）5.3 思考题下篇预告D4 | 模型选型指南：什么时候用 GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek？写给"已经在用 LLM，但不知道怎么选"的你本文是《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》S1 第 4 篇配套代码仓库：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack写在前面D3 我们讲了 6 大 LLM 厂商的 API 怎么调——但会调不等于会选。真实生产环境里，你迟早会面对这些问题：“客服机器人用哪个模型？”“代码生成 GPT-4o 还是 Claude？”“中文创作用通义还是 DeepSeek？”“这个月账单超出预算 3 倍，谁的锅？”“为什么大家都在用的模型，到我这里效果就差？”D4 的目标：给你一套可复用的模型选型方法论。这一篇你会拿到：6 大模型 × 6 维度的深度对比表10 个真实业务场景的选型推荐5 步自建评测体系——不靠宣传靠实测