選擇適合的推理模型：OpenAI 的 o 系列 vs. GPT 模型

OpenAI 提供兩種主要 AI 模型類型：「推理模型（o1、o3-mini 等）」與「GPT 模型（GPT-4o 等）」。這兩類模型適用於不同的應用場景——o 系列更擅長解決複雜問題，而 GPT 模型則更適合高效執行明確的任務。本指南將幫助你理解這兩類模型的區別，並提供最佳使用情境與提示方式。

推理模型 vs. GPT 模型：兩者有何不同？

在選擇 AI 模型時，沒有「誰比較好」的問題，而是應該看「哪一個更適合你的需求」。o 系列模型與 GPT 模型的主要差異如下：

🔹 o 系列（推理模型）：更適合複雜問題

o 系列模型（如 o1、o3-mini）設計用來處理需要深度思考的複雜任務，包括：

• 決策分析：處理大量含糊不清的資訊，制定決策
• 策略規劃：針對多步驟問題規劃最佳解決方案
• 高度準確的任務執行：適用於數學、科學、工程、金融、法律等專業領域
• 高細節處理能力：特別擅長提取文件中的關鍵資訊，避免遺漏細節

🔹 GPT 模型：「執行者」的角色

GPT 模型（如 GPT-4o、GPT-4o mini）則主要用於：

• 高速執行明確任務：處理單一步驟且結構化的工作，如內容生成、客服回應
• 成本效益較高：執行任務時比 o 系列模型速度更快、成本更低
• 執行精準指令：適合用於特定指令（如翻譯、摘要、代碼生成）

📌 簡單來說，o 系列是「決策者」，GPT 模型是「執行者」。許多應用會同時使用兩者來達到最佳效果。

如何選擇適合的 AI 模型？

選擇 AI 模型時，請先問自己：「我的需求更重視速度還是準確度？」

✅ 如果你需要……

• 速度與成本效益 → GPT 模型
• 高效執行明確任務 → GPT 模型
• 高準確度與可靠性 → o 系列模型
• 處理複雜、多步驟問題 → o 系列模型

🎯 實際應用示例

1. 客戶服務系統：GPT-4o 處理客戶查詢，o3-mini 決定是否批准退款
2. 金融數據分析：o1 分析數十份企業文件，找出可能影響併購的關鍵條款
3. 法務合約審查：o3-mini 理解多份法律文件的交叉關係，判斷是否存在隱藏風險

o 系列推理模型的最佳使用場景

以下是一些 o 系列模型的成功應用案例，幫助你了解它們在實際工作中的強大能力。

1️⃣ 處理模糊的指令

推理模型擅長在資訊不足的情況下，根據用戶意圖進行推測。例如：

案例：法律文件分析（Hebbia）
o1 幫助 AI 平台自動分析信用協議，識別受限制支付條款，準確率比其他模型高出 52%。

2️⃣ 精準查找大量資訊

當你需要從海量的未結構化數據中提取關鍵資訊時，o 系列模型表現出色。例如：

案例：併購風險分析（Endex）
o1 分析公司合約、租賃文件，發現一項「變更控制」條款，避免企業忽略 7500 萬美元的潛在財務風險。

3️⃣ 理解跨文件的複雜關係

推理模型能夠解析多份文件，並找出其中的潛在聯繫。例如：

案例：稅務研究（Blue J）
o1 分析多份稅務文件，推理出最符合規定的結論，效能提高 4 倍。

4️⃣ 規劃多步驟解決方案

o 系列模型適合擔任「規劃者」的角色，拆解複雜問題，分配不同任務給合適的 AI。例如：

案例：藥品研發 AI 平台（Argon AI）
o1 分解大型問題，規劃不同數據處理步驟，讓其他 AI 模型專注於執行。

5️⃣ 處理視覺數據

o1 是唯一具備視覺推理能力的推理模型，適用於圖像、表格分析。例如：

案例：產品合規檢查（SafetyKit）
o1 自動識別電商平台上的侵權產品（如仿冒奢侈品），準確率達 88%。

6️⃣ 代碼審查與優化

推理模型適合用於大型代碼庫的審查與改進。例如：

案例：AI 代碼審查（CodeRabbit）
o1 發現程式碼中微小的錯誤，提高產品轉換率 3 倍。

如何撰寫適合推理模型的提示？

與 GPT 模型不同，推理模型不需要「逐步推理」的指令，而是更適合簡潔直接的提示。以下是一些最佳實踐：

✅ 提示撰寫技巧

• 使用簡單明確的語句（避免冗長的指令）
• 不需要額外的「逐步思考」指令（o 系列內建這種能力）
• 使用標記符號來區分不同部分（例如 Markdown、XML 標籤）
• 先嘗試零範例（Zero-shot），若效果不好再加入少量範例（Few-shot）
• 明確設定成功標準（如：「請生成 500 美元以下的解決方案」）
• 如果需要 Markdown 格式輸出，請明確告知模型

🚫 避免以下錯誤

• 避免強調「逐步推理」：o 系列本身已內建推理能力，不需要特別要求
• 不要使用太多範例：這可能會降低模型的推理靈活性
• 過於複雜的系統訊息：從 o1-2024-12-17 開始，請使用「開發者訊息」來設定模型行為

結論

選擇 AI 模型時，關鍵在於你的需求。如果你需要快速、高效的 AI 來處理簡單任務，GPT 模型是最佳選擇。如果你的任務涉及決策分析、策略規劃、跨文件推理或複雜問題解決，o 系列推理模型會是更理想的選擇。

🔗 推薦做法：混合使用 GPT 與 o 系列模型

• o 系列模型 作為 規劃者（分析、決策）
• GPT 模型 作為 執行者（高效完成特定任務）

無論你是開發者、企業管理者，或是 AI 應用研究者，掌握這些模型的最佳使用方式，將幫助你充分發揮 AI 的潛力。 🚀