大模型 API 怎么选？从效果、速度、上下文和成本开始

选择模型前，先把业务要求写清楚。排行榜和参数表能够帮助缩小候选范围，实际选择还需要用自己的任务验证。

先明确要完成什么任务

把需求写成具体动作，例如从合同中提取字段、回答售后问题、生成一段代码，或理解一张图片。同时确定输出格式、允许的错误范围，以及结果是否需要人工复核。

如果业务需要图片、音频或视频输入，先确认模型支持的输入类型和调用端点。上下文长度也要结合真实输入与输出预算判断。

从四个方面比较候选模型

比较维度	应该观察什么
回答质量	事实是否正确、指令是否完成、格式是否稳定
等待时间	首次输出需要多久、完整结果需要多久
上下文能力	能否处理实际资料长度，关键信息是否遗漏
使用成本	输入、输出及适用的其他计费项合计多少

不要只比较单次请求价格。对于需要人工检查的任务，也应记录返工时间；对于自动化任务，应记录失败和重试情况。

准备一组固定样本

从真实场景整理典型任务、边界任务和容易失败的任务。提交给不同模型时，保持提示词、资料和输出约束一致，并记录使用的模型标识和测试日期。样本中的敏感信息应先处理。

先定义验收规则，再看结果。例如，字段提取可以按必填字段是否完整、日期格式是否正确来检查。需要主观判断的任务，可以隐藏模型名称后再评价。

记录结果与选择理由

保留每次输入、输出、请求参数、耗时和实际费用记录。模型版本、服务状态和请求参数都会影响结果，因此一次测试不能代表长期表现。上线后仍应持续观察。

可以先在 模型广场 查找候选，再使用 模型对比 核对价格、上下文和能力信息。确认候选后，按照 快速开始 完成最小请求验证。