模型比較
使用可重複的決策框架，比較模型品質、價格、上下文、延遲與工作負載適配度。
依照開發者的實作順序學習。
從決策開始，進入實作，最後完成上線檢查。
結構化學習路徑
定義工作負載
1
使用具代表性的提示與驗收標準。
比較品質
2
評分任務完成度、一致性與修正需求。
比較經濟性
3
納入重試、輸出長度、快取與工具使用。
選擇模型組合
4
將工作負載對應到主要模型與備援模型。
建立主題權威，而不是零散文章。
核心指南
5 個引導起點
為 AI SaaS 產品選擇模型
針對導覽聊天、檔案分析與代理工作流程分開評估，而不是強迫整個產品都使用同一個模型。
針對工作負載的測試集
品質驗收門檻
成本與延遲範圍
備援相容性
將指南轉成請求。
先在 Playground 試用模型，再用 Quickstart 把同樣的模式帶到 Python 或 Node.js。
探索每個成長主題。
常見問題
AEO 就緒解答
團隊應如何對 LLM 進行基準測試？
使用私有且具代表性的任務，搭配固定提示、驗收標準，以及針對品質、延遲與總成本的重複量測。
是否應由一個模型支撐每個功能？
通常不需要。不同工作負載適合不同的品質、速度、多模態與成本配置。