OpenAI模型命名混乱没规律，以至于打开ChatGPT后，好多人都不知道到底该用哪个模型来完成任务。
不过别慌，现在咱们有救了！
刚刚，大神卡帕西在?上发布了一篇使用ChatGPT时的模型选择指南。
简明扼要，一看就懂——再也不用迷茫了，再也不用在各个模型之间反复横跳试探了。
先简单回顾一下前情提要：
一直以来，OpenAI对自家模型的命名都很迷。
有GPT系列，先出了GPT-4.0，GPT-4.5，又回过头来出了GPT-4.1；有o系列，既有o1、o3、o4，结果又有4o。
模型越来越多，选择恐惧症也越来越多——
简单问题怕杀鸡用牛刀，复杂任务又怕模型智商不够……
这次，卡帕西根据自己的使用习惯，把“什么时候选什么模型”梳理了一遍。
一张图解决选择恐惧症
一上来，卡帕西就明说，他知道很多人都还不知道o3、o4和4o各自的长处是什么。
他用大白话简单介绍了一下它们的区别——
其中，o3是一个比4o更强的推理模型，绝对适合任何一个重要、复杂的任务。
如果你在专业环境中使用ChatGPT，但却不选择用o3，那你绝对ngmi（not gonna make it）。
至于4o和o4，前者适合用来解决日常生活中中低难度的问题；o4目前只提供了mini形式，效果不如o3。
卡帕西小声吐槽，“我也不懂为什么OpenAI会在现在推出o4”。
接着，卡帕西又拿自己的日常使用场景作为展示，告诉大家啥时候该选哪个模型。
所有简单的日常问题，选GPT-4o准没错。
比如问“哪些食物富含纤维”之类的问题，大家可以放心大胆用4o。使用ChatGPT时，卡帕西40%的场景都选用这个模型。
所有复杂困难或比较重要的问题，重要到你愿意等模型思考一会儿，那就选OpenAI o3吧！
卡帕西有40%的时间都用的是o3，模型可以较好地帮忙解决“帮我理解这个税务问题”之类的活。
在敲代码的时候，想让模型帮忙完善或改进一下，GPT-4.1会是你的得力助手。
这里值得注意的一点，是让ChatGPT帮忙修改或完善代码，而不是让AI帮忙从头编写程序。
最后，当你想深入理解一件事，希望ChatGPT查看n多链接，并总结，最好的选项就是深度研究。
深度研究基于OpenAI o3打造，但我相信它并不直接等同于o3。
卡帕西在此处写了个小tips：
请注意，深度研究不是让你从模型菜单中选择某个版本的模型，而是对话框中的一个选项开关。
如果你嫌记文字太麻烦，卡帕西还贴心附上了一张图。
欢迎大家收藏，便于查询使用～
评论区有人发了另一张图（如下），简而言之就是“图快选4o，研究选o3，创作选4.5”。
卡帕西热情点赞，说差不多就是这样用的！
最后，卡帕西表示以上只是他在使用ChatGPT时总结出来的经验。
事实上，根据不同的任务和研究兴趣需要，ChatGPT、Claude、Gemini、Grok和Perplexity轮番上阵，有多位AI帮他打下手。
“选错模型不会完蛋，放弃思考才会完蛋”
卡帕西的ChatGPT模型指南发布后，立马进不少人的收藏夹（吃灰）。
有人调侃，这篇指南其实可以用一句话总结：
Reasoning is all you need.
不过并不是所有人都会充值成为Plus或者Pro会员，所以o4-mini和o4-mini-high还是不可或缺的模型选项。
很多网友留言分享了自己的使用心得，不少人和卡帕西的体验有点不同：
我经常使用o4-mini！
亲身感受它的效果几乎和o3一样好，而且速度要快得多。
面对和自己不一样的心得分享，卡帕西直接回复表示，他会在选择模型时进行首先进行一次「二选一」，因为二选一往往更简单。
也就是说，先判断这件事是重要的（并且自己愿意等待），还是不重要的（并且自己只想快速了解）。这基本上就决定了卡帕西会选择用o3还是4o模型。
当然，评论区少不了那个老生常谈的话题：
都什么年代了，为什么还要我亲自选择用那个模型，而不是模型根据我的需求自动调用呢？？？
但凡是个用户，面对ChatGPT上这些名字各异、特长各异的模型，都得头疼一会。
咱就是说，OpenAI到底为啥把模型名字取得这么奇怪啊？
而且用户一直吐槽，OpenAI一直不改。
这回有人十分戏谑地回答了这个问题。
一切的一切，都是因为OpenAI有“不顾用户死活”的资本——当PMF达成后，别的一切都无关紧要。
万幸现在有了卡帕西的这份指南，用户们在选择模型时能少吃些苦头了。
以及，就像一位开发者说的那样：
和ChatGPT对话时选错模型并不会导致ngmi，只有放弃思考才会完蛋。
AI工具可以拓展我们的思维和智能，但只有思考才能真正指明前进的方向。
