模型、订阅与工具选择
核心观点
群友反馈GPT6在聊天和工作均拉满时速度变慢,建议先降低推理强度,而不是直接归因于M1 Pro硬件。
让 Codex 长时间自主跑任务并同时开启多个任务,等待成本可能下降,但上下文反复读取和压缩会快速消耗 Token,最终可能出现额度用尽而项目只完成一成。
DS 4.1 Flash 在 WorkBuddy 中执行严格文档任务时被反馈会反复越界,直接承接复杂任务稳定性不足。
可执行建议
用同一提示词分别测试 Muse、Claude 等视频工具,记录风格、稳定性与制作链路差异。
给弱模型分派文档任务时,先让强模型生成明确边界、步骤和示例,再执行并检查是否越界修改。
统计 Zcode reset 卡的实际消耗率,再判断赠送额度是否值得投入使用时间。
展开知识正文
围绕模型能力、额度、订阅稳定性和工具组合,提炼更稳的选型判断。




