猪脚饭.Ai(@mnmn94253156337):用 Codex，真有必要每次都选最强的模型吗？同一句需求：做一只骑自行车的鹈鹕，让四个模型写代码，生成网页动画。看这组演示，差别还挺有意思： Luna：4分46秒，额度下降6个百分点。头盔、车篮、公路，都给画出来了 GPT-6 Sol：5分46秒，同样下降6个百分点，角色和自行车更突出，画面更简洁 Astra：9分39秒，下降21个百分点，额外补上了湖面、帆船和围巾 GPT-6.1 Sol：9分12秒，下降11个百分点，页面里还出现了暂停和调速控件多花的时间和额度，换来了什么？这些区别，对你的任务有没有用？我觉得这比单纯问“哪个模型最强”更值得看。这条视频，我把四个模型分别拆开讲了，也把费用里容易混淆的地方说明白：订阅套餐的额度，不是 API 账单。额度掉了多少，不能直接换算成花了多少钱；API 的单位价格，也不等于完成一道任务的总价。我的思路是：需求明确的小任务先试 Luna；做网页、改项目，优先试 GPT-6.1 Sol；遇到复杂难题，再和 Astra 对照。选完还得看结果。一个模型便宜，但需要来回改很多遍，也未必划算。你刚开始用 Codex，这条视频可以帮你弄清楚：什么时候值得升级模型，什么时候先用低成本那档就够了。你最常让 Codex 做什么？你会先试便宜的，还是直接选最强的？

2026.10.03 01:16

用 Codex，真有必要每次都选最强的模型吗？同一句需求：做一只骑自行车的鹈鹕，让四个模型写代码，生成网页动画。看这组演示，差别还挺有意思： Luna：4分46秒，额度下降6个百分点。头盔、车篮、公路，都给画出来了 GPT-6 Sol：5分46秒，同样下降6个百分点，角色和自行车更突出，画面更简洁 Astra：9分39秒，下降21个百分点，额外补上了湖面、帆船和围巾 GPT-6.1 Sol：9分12秒，下降11个百分点，页面里还出现了暂停和调速控件多花的时间和额度，换来了什么？这些区别，对你的任务有没有用？我觉得这比单纯问“哪个模型最强”更值得看。这条视频，我把四个模型分别拆开讲了，也把费用里容易混淆的地方说明白：订阅套餐的额度，不是 API 账单。额度掉了多少，不能直接换算成花了多少钱；API 的单位价格，也不等于完成一道任务的总价。我的思路是：需求明确的小任务先试 Luna；做网页、改项目，优先试 GPT-6.1 Sol；遇到复杂难题，再和 Astra 对照。选完还得看结果。一个模型便宜，但需要来回改很多遍，也未必划算。你刚开始用 Codex，这条视频可以帮你弄清楚：什么时候值得升级模型，什么时候先用低成本那档就够了。你最常让 Codex 做什么？你会先试便宜的，还是直接选最强的？

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