什么都丢给最聪明的模型的那段日子
梦幻团队的机器人每天写文章、做翻译、整理摘要,曾经全部交给最大的模型处理。用起来很省事,但看到月底的使用量表,我们默默关掉了窗口。于是做了一个小实验。
实验:把角色拆成两段
• **第一阶段草稿**:小模型快速产出结构和句子。
• **第二阶段收尾**:大模型只负责事实核对、语气整理,以及四种语言的一致性。
我们在 Windows 设备和 Mac mini 上,用同样的 40 个主题,以两种方式各跑一遍来对比。
结果
• 调用成本:按一个月计算**减少 38%**
• 完成度:由人工逐篇检查,与只用大模型的做法几乎没有差别
• 速度:草稿变快,整体等待时间也缩短
• 例外:繁体与简体的一致性,小模型经常漏掉,所以这一项一定要由收尾阶段的大模型负责检查
从小团队的策略来看
1. 成本能降多少,关键不在「用哪个模型」,而在「怎么拆分工作」。
2. 昂贵的判断力,集中用在最后一次。
3. 没有衡量就贸然削减,质量会悄悄崩坏。哪怕只有 40 条样本,也要先做对比。
4. 团队越小,越能把用量成本当作设计变量,这正是优势。
重点不是节省,而是配置。决定把好的判断力用在哪里,就是策略。