何時該用 Claude、GPT 還是 Gemini(來自數千個工作流程的實戰經驗)

JieGou 支援來自 Anthropic、OpenAI 和 Google 的模型。我們之所以這樣設計,是因為沒有任何單一模型在所有任務上都是最佳選擇——在我們的 Recipe Factory pipeline 執行數千次自動化測試後,數據證實了這一點。

以下是我們觀察到的模型在實際商業任務上的表現,而非合成基準測試的結果。

內容生成:Claude 在結構化方面領先

在部落格文章大綱、電子郵件草稿、提案摘要和客戶溝通等任務中,Claude 模型持續產出結構更好的內容。其寫作內容組織成清晰的段落,緊密遵循要求的格式,並保持專業語調而不顯僵硬。

Claude Sonnet 4.5 是大多數內容生成任務的最佳選擇。它的速度足以應付互動式使用,產出高品質文案,並能可靠地遵循輸出 schema。Opus 4.5 在複雜寫作任務上產出稍微更好的內容,但成本和延遲明顯更高。

GPT-5.1 在內容生成方面具有競爭力,特別是在較短的輸出上,如電子郵件主旨、社群媒體貼文和廣告文案。在給定範例時,它擅長匹配特定的語調和風格。

Gemini 2.5 Pro 能勝任內容生成,但傾向於產出較冗長的內容。當你想要全面涵蓋某個主題時效果很好,但需要更多 schema 規範來保持輸出聚焦。

從非結構化文字中萃取結構化資料——發票處理、履歷篩選、工單分類——不需要最前沿的模型。任務定義明確:讀取輸入、識別相關欄位、填入 schema。

Claude Haiku 4.5 和 GPT-5-mini 在萃取任務上表現都很好,成本只是一小部分。它們能可靠地遵循輸出 schema,並能處理輸入文字中的格式變化而不會出現問題。

Gemini 2.5 Flash Lite 是高量萃取任務最具成本效益的選擇。效能與其他輕量級模型相當,但 token 價格更低。

關鍵洞察:當任務是模式比對時,不要為推理能力付費。一個每百萬 token 成本 $0.25 的模型,萃取發票資料的效果與每百萬 token 成本 $15 的模型一樣好。

SWOT 分析、合約條款審查、交易風險評估和策略規劃需要模型考慮多個因素、權衡取捨,並產出細緻的結論。這正是前沿和推理模型展現差異的地方。

Claude Opus 4.5 搭配延伸思考產出最徹底的分析。思考預算(10K tokens)讓它有空間在產出最終輸出前處理複雜推理。它能捕捉到更快模型會遺漏的邊緣案例和限定條件。

o3(OpenAI 的推理模型)採取不同的方法——預設使用中等力度的思維鏈推理。輸出在邏輯分析和量化推理方面表現強勁。它特別擅長具有明確標準的任務(交易評分、合規檢查)。

Gemini 3 Pro 搭配推理支援產出紮實的分析,但偶爾會包含需要 schema 規範來約束的旁枝觀察。

團隊擔心的一個問題是 AI 是否真的會遵循輸出 schema。在我們數千次執行的測試中,所有當前世代的模型產生有效結構化輸出的比率都超過 95%。關鍵因素不是模型——而是 schema 定義。

具有欄位描述、列舉約束和範例的清晰 schema,比讓模型猜測的最小化 schema 產生更好的遵循性。定義為 risk_level (enum: high, medium, low) — 基於條款分析的整體風險評估 的欄位,比 risk_level (string) 更可靠地被正確填入。

對於需要最新資訊的 recipe——潛在客戶研究、競爭分析、法規更新——網路搜尋能力很重要。

三家供應商都支援網路搜尋,但實作方式不同:

特別是在潛在客戶研究方面,我們發現 Claude 和 GPT 產出最可行的輸出。對於更廣泛的市場研究,Gemini 的搜尋廣度可以挖掘出其他模型遺漏的來源。

大多數團隊不需要執行基準測試。以下是適用於大多數使用情境的起始配置:

然後從那裡優化。使用相同的輸入,用不同的模型執行同一個 recipe,並比較輸出品質。JieGou 追蹤執行時間、token 數量,並讓你為每次執行附加品質回饋,使比較變得簡單直接。

真正的威力在於在單一工作流程中組合模型。一個五步驟的 workflow 可能使用三種不同的模型:

步驟 1、3 和 5 不需要昂貴的推理。步驟 2 和 4 需要。在步驟層級混合模型可以同時優化整個 workflow 的成本和品質。