模型比较
使用可重复的决策框架，比较模型质量、价格、上下文、延迟与工作负载适配度。
依照开发者的实作顺序学习。
从决策开始，进入实作，最后完成上线检查。
结构化学习路径
定义工作负载
1
使用具代表性的提示与验收标准。
比较质量
2
评分任务完成度、一致性与修正需求。
比较经济性
3
纳入重试、输出长度、缓存与工具使用。
选择模型组合
4
将工作负载对应到主要模型与备援模型。
创建主题权威，而不是零散文章。
核心指南
5 个引导起点
为 AI SaaS 产品选择模型
针对导览聊天、文件分析与代理工作流程分开评估，而不是强迫整个产品都使用同一个模型。
针对工作负载的测试集
质量验收门槛
成本与延迟范围
备援兼容性
将指南转成请求。
先在 Playground 试用模型，再用 Quickstart 把同样的模式带到 Python 或 Node.js。
探索每个成长主题。
常见问题
AEO 就绪解答
团队应如何对 LLM 进行基准测试？
使用私有且具代表性的任务，搭配固定提示、验收标准，以及针对质量、延迟与总成本的重复量测。
是否应由一个模型支撑每个功能？
通常不需要。不同工作负载适合不同的质量、速度、多模态与成本配置。