OpenAI有6種模型，你是選哪個在用？

你是否曾經想過，哪一款 AI 模型最適合你的需求？GPT-4、GPT-4o，還是其他輕量化版本？面對這些選擇，你是否覺得難以抉擇，不知道哪個模型能帶來最佳效果？別擔心，這篇文章將為你逐一解答這些疑問，一次看懂GPT-4o, GPT-4o with Canvas, o1-Preview, o1-Mini, GPT-4o Mini與GPT-4。不論你是初次使用 ChatGPT，還是考慮升級到更高版本，這稱文章能藉由幫助你理解各種模型的特點，找到最符合你需求的選擇，讓你在學習、工作甚至日常生活中都能充分發揮它們的潛力。

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目前OpenAI有6種模型在線上供用戶使用，由於每個模型的特性不同，適合使用的場景也不同，以下我將幫助你了解如何選擇適合你的ChatGPT模型，不論你是ChatGPT的新手，還是考慮升級到付費版本的初學者，這篇文章將帶給你簡單易懂地的方式，以了解各種不同模型之間的差異與應用，幫助你選擇適合的模型來處理不同的需求，使自己無論是在學習、工作還是日常生活中，都能從中獲益。

我們從8個面向來了解各種模型的表現。

1. 回應的精確性需求：高度專業和複雜的問題首選 GPT-4

如果你的應用對回應的精確性有很高的需求，那麼 GPT-4 和 GPT-4o 都是不錯的選擇。GPT-4 是目前最具精確度的語言模型之一，能夠輕鬆處理高度專業和複雜的問題。它在各種專業領域中的應用，無論是技術解答還是深入的內容創作，都能表現出色。無論是醫療、法律還是工程，GPT-4 都能準確地提供詳盡的資訊，幫助解決高難度的問題。而 GPT-4o 也保有很高的精確度，雖然精簡了一些訓練數據，但在多數情境中仍能提供準確的回應，特別適合那些對準確性有較高要求但不需要最高精度的用戶，例如商業報告、常規問答等應用。

• GPT-4o：精確性高，接近 GPT-4，特別適合常見語言任務，但在非常專業的領域可能稍遜色。
• GPT-4o with Canvas：精確性相當，但因結合視覺輔助，在圖像相關描述上更具精確度。
• o1-Preview：精確性較低，主要用於測試與探索，適合於對精確性要求不高的應用。
• o1-Mini：基本的精確性，對於日常簡單對話表現尚可，但不適用於高度複雜的問題。
• GPT-4o Mini：精確性略低於 GPT-4o，但仍在普通應用上能提供可靠的答案。
• GPT-4：精確性最高，尤其在理解複雜概念與專業領域的表現最佳。

2. 任務的複雜程度：需要多步驟推理的高複雜度任務首選 GPT-4

當我們談到任務的複雜程度，GPT-4 是一個無可挑剔的選擇。它具備處理高複雜度任務的能力，尤其是在需要多步驟推理的情況下，能展現出極佳的邏輯連貫性和穩定性。這使它特別適合用於涉及複雜流程或大量細節的情境，例如科研報告撰寫、法律分析等。而 GPT-4o 也能應對中等複雜度的任務，對於需要高效且穩定文本生成的工作來說，它的表現相當可圈可點，比如市場報告撰寫或內容策劃等需求。至於 GPT-4o with Canvas，它更擅長圖文整合的情境，當需要將語言和視覺資料結合來處理複雜任務時，它能帶來額外的助益。例如，教育平台可以利用 GPT-4o with Canvas 生成豐富的教學材料，使知識的呈現更具吸引力與理解性。

• GPT-4o：能處理中等複雜程度的任務，適合文本生成、簡單分析等。
• GPT-4o with Canvas：同樣可以處理中等複雜度，但在需要視覺化輔助的情境中有更好表現。
• o1-Preview：適合低複雜度任務，主要針對簡單文本輸入輸出。
• o1-Mini：只能處理基本的任務，如簡單的問答和短文本處理。
• GPT-4o Mini：處理相對簡單的任務，適合輕量應用，但對於高複雜度的任務則會顯得力有未逮。
• GPT-4：可應對高複雜度任務，適合多步驟推理和跨領域問題解決。

3. 回應的速度和效能：即時客服系統或語言助手首選 o1-Mini、GPT-4o Mini 和 o1-Preview

對於需要快速反應和高效能的應用，例如即時客服系統或物聯網設備中的語言助手，o1-Mini、GPT-4o Mini 和 o1-Preview 都是非常合適的選擇。這些模型經過輕量化處理，因此在資源使用上非常高效，能夠在有限的計算資源下提供快速的回應，特別適合於需要大量並發操作的場景。例如在電子商務平台上，需要一個能即時回答客戶基本問題的語言助手，這些模型可以有效地提供服務，而不會因為運算需求過高而造成延遲。

• GPT-4o：速度適中，在保持質量和性能間達到平衡。
• GPT-4o with Canvas：因整合了 Canvas，回應速度略慢於 GPT-4o，但對於圖文輔助的情境具良好效能。
• o1-Preview：較快的回應速度，但犧牲了部分語言精確性和複雜度的處理能力。
• o1-Mini：非常快速，適合在低計算資源的環境中使用。
• GPT-4o Mini：效能高於標準版，適合需要大量同時回應的應用場景。
• GPT-4：速度較慢，但仍在可接受範圍內，主要因其模型的規模和複雜性。

4. 創造力需求：需要深度創意的內容生產首選 GPT-4，製作簡報內容或撰寫文章草稿選 GPT-4o

在創造力方面，GPT-4 是最具潛力的，非常適合需要深度創意的內容生產，例如文學創作、詩詞生成等任務。它的語言生成能力強大，能夠創造出富有想像力且引人入勝的文本，無論是故事書、廣告文案還是詩歌創作，它都能輕鬆駕馭。而 GPT-4o 也能滿足一定程度的創造性需求，適合用於中等深度的創作，如簡報內容或文章草稿。這樣的模型在創造性寫作的過程中能夠提供有價值的初步靈感，為創作者省去許多繁瑣的起始步驟。GPT-4o with Canvas 則在需要結合圖像與語言的創作情境中有更好的表現，例如教育素材製作或多媒體故事構建，使得內容更具互動性和視覺吸引力。

• GPT-4o：具備一定的創造力，適合中等深度的創作，如標題生成或基本的故事寫作。
• GPT-4o with Canvas：有助於結合文字與視覺創造力，適合需要混合媒體的創作。
• o1-Preview：創造力較低，適合單純信息生成的場合。
• o1-Mini：創造力表現有限，主要以正確性為主，適合直接且簡單的需求。
• GPT-4o Mini：創造力優於 o1 系列，但不及 GPT-4o。
• GPT-4：創造力最強，適合於各種深度的創意寫作及複雜表達。

5. 上下文的記憶能力：需要多輪互動、長篇敘述或需要保持語境一致選GPT-4 ，日常簡單對話選 GPT-4o

在需要保持連續上下文的應用中，GPT-4 擁有最佳的記憶能力，能夠追蹤並理解長時間的對話內容，非常適合進行多輪互動、長篇敘述或需要保持語境一致性的任務。例如，GPT-4 在虛擬助理應用中能夠持續記住使用者的需求和偏好，從而提供更個性化的回應。GPT-4o 雖然在記憶能力上略遜一籌，但在短對話及中等長度的應用中依然表現良好，對於日常簡單對話的應用場景來說足夠使用。GPT-4o with Canvas 則在涉及圖像輔助的情況下表現出色，適合需要將文字與圖像信息保持連貫的應用場景，例如需要學生完成一系列與圖片相關的學習活動，該模型能幫助保留並統一這些資訊。

• GPT-4o：對於上下文記憶力不錯，但較 GPT-4 稍有不足，適合短對話或中等長度的交流。
• GPT-4o with Canvas：記憶能力與 GPT-4o 相似，但對於圖像相關的上下文記憶有輔助作用。
• o1-Preview：記憶能力有限，適合簡短對話，無法長時間追蹤上下文。
• o1-Mini：對於上下文追蹤能力非常有限，適合單輪問答。
• GPT-4o Mini：上下文記憶力中等，能應對簡單的連續對話，但在複雜場景下可能不夠穩定。
• GPT-4：上下文記憶力最強，適合長篇對話和複雜的話題討論。

6. 語言的流暢度和細緻度：GPT-4 是首選，GPT-4o 適合一般的內容創作

語言流暢度和細緻度對於應用的體驗至關重要，GPT-4 在這方面的表現無疑是最佳的，能夠適應各種不同風格的需求，從正式的商業文件到非正式的對話內容都能輕鬆應對。它在處理一些需要細緻表達和豐富語言結構的應用時，如高端品牌的廣告創作或藝術性質的文案創作，表現無與倫比。GPT-4o 也展現了相當不錯的語言表達能力，適合用於一般的內容創作，能夠在不同風格之間靈活切換。而 GPT-4o with Canvas 在涉及描述圖像或圖文結合的情境時，能提供更細緻的表達方式，讓文字更具畫面感，這在教育和多媒體內容創建中尤其有用，能使觀眾更容易理解複雜的概念。

• GPT-4o：語言流暢度較好，適合正式與非正式的文本創作。
• GPT-4o with Canvas：在描述圖像或多媒體內容時更具細緻度。
• o1-Preview：語言表達相對簡單，適合一般性、直觀的對話。
• o1-Mini：流暢度一般，缺乏細緻的表達，適合簡單的對話和命令。
• GPT-4o Mini：語言表達能力尚可，適合普通的文本創作任務。
• GPT-4：語言流暢度和細緻度最佳，能適應不同風格與複雜程度的需求。

7. 成本考量（針對於開發者來說）：o1-Mini、GPT-4o Mini 和 o1-Preview模型的運行成本相對低

如果需要考量運行成本，那麼 o1-Mini、GPT-4o Mini 和 o1-Preview 是值得推薦的選擇。這些模型的運行成本相對較低，適合資源有限或對回應精確性沒有過高要求的場景，例如大規模的初期開發、簡單任務的批次處理，或對計算資源敏感的應用。在創業初期或者需要測試概念的項目中，這些模型的低成本特性能夠幫助企業有效地控制預算，進行大量基礎工作而不會產生過高的運行成本。

• GPT-4o：成本中等，是兼顧效能與經濟性的一個選擇。
• GPT-4o with Canvas：由於結合了圖形工具，成本略高於 GPT-4o，適合需要圖文結合的場合。
• o1-Preview：成本最低，非常適合用於模型測試或大規模基礎應用。
• o1-Mini：運行成本非常低，是資源有限環境的理想選擇。
• GPT-4o Mini：比 GPT-4o 更經濟，但功能有所精簡，適合輕量應用。
• GPT-4：成本最高，適用於對質量和複雜度有極高要求的場景。

8. 資料或數據分析需求：處理複雜的數據分析任務GPT-4 首選

在資料或數據分析的需求方面，GPT-4 顯示出極強的能力，能夠輕鬆處理複雜的數據分析任務，並提供深度的見解，適合於需要高精度分析和推理的應用場景。例如，市場分析、金融報告的撰寫，或是對大型數據集的深入解讀，GPT-4 都能帶來非常有價值的分析結果。GPT-4o 則能勝任中等複雜度的分析工作，例如基本的報告生成和簡單的數據解讀，適合中小企業在日常運營中使用。而 GPT-4o with Canvas 的優勢則在於需要視覺化輔助的情境中，例如當數據分析結果需要透過圖像來呈現時，它能提供更直觀的解決方案，使得數據更加易懂，尤其適合於教育和商業報告的展示，讓受眾更容易接受和理解分析結果。

• GPT-4o：具備基礎的數據分析能力，適合於常見的數據描述和簡單分析。
• GPT-4o with Canvas：在資料分析中，可以用 Canvas 可視化結果，便於數據解讀。
• o1-Preview：數據分析能力有限，僅能做簡單的統計描述。
• o1-Mini：適合非常基礎的數據分析需求，無法處理複雜數據。
• GPT-4o Mini：具備一般的數據分析能力，適合中小型分析任務。
• GPT-4：具備強大的數據分析和解釋能力，能處理較為複雜的數據需求。

簡單來說：

• GPT-4 Turbo：適合多數需求，兼具性價比和高精度，適合日常使用、商業和創意需求。
• 01 Preview：適合想要體驗新功能或新特性的用戶，精確度高，但尚在測試階段。
• 01 Mini：適合簡單需求和對速度有要求的場景，不適合專業性和多輪上下文。
• GPT-4：最適合高精度、專業領域或複雜長對話的需求，成本較高。
• GPT-4o with Canvas：適合圖文混合需求和圖像處理的應用場景，如教學、圖像分析。

總結與建議

在選擇適合的 AI 模型時，理解每個模型的特性與其在不同場景中的優勢，是成功應用這些工具的關鍵。對於需要高精確度和能處理複雜問題的應用，GPT-4 是最強大的選擇。它的語言理解和生成能力能夠應對各種專業領域的挑戰，如技術解答、深度內容創作和專業領域的分析。如果精確度很重要，但對運行資源和成本有考量，GPT-4o 是一個不錯的選擇，它能夠在大多數情況下提供足夠的準確性，且具備更佳的效能與成本平衡。

對於涉及圖文整合的應用場景，如教育、教學素材製作或多媒體應用，GPT-4o with Canvas 是非常合適的。它結合了語言生成與視覺化工具的優勢，讓語言與圖像互相補充，有助於更好地表達複雜的概念並提升用戶的理解能力。

如果你有大量同時進行的基礎任務需要處理，且回應速度是優先考量，那麼 o1-Mini、GPT-4o Mini 以及 o1-Preview 是較為理想的選擇。這些模型經過輕量化處理，能夠在資源受限的環境中提供快速、基本的回應，特別適合於需要高效能、低運算資源的應用，例如即時客服、簡單的語音助手或低複雜度的文本生成場景。

在創造力方面，GPT-4 能夠提供最強大的創造力表現，非常適合於需要高創意的內容生成，如故事創作、詩詞、藝術性文案等。而 GPT-4o 則適合中等深度的創意工作，能夠提供穩定的靈感來源，讓創作者減少初步構思的困難。如果創作需要圖文結合，那麼 GPT-4o with Canvas 更具優勢，適合多媒體創作、教育場景中的素材製作等。

對於需要長時間保持上下文記憶的應用，GPT-4 是最優秀的選擇。它擁有最強的上下文記憶力，適合處理長時間的對話和需要保持語境一致的場景，能夠應對複雜的交互需求。而 GPT-4o 在短對話和中等長度的應用中依然表現良好，適合於一般對話的應用場景。如果應用涉及圖片輔助，GPT-4o with Canvas 則能提供更好的上下文記憶和一致性。

在考慮語言的流暢度和細緻度時，GPT-4 是最具靈活性和豐富性的選擇，能夠適應多種風格，無論是正式的商業寫作還是非正式的對話。GPT-4o 也能很好地應對大多數情境下的語言表達需求。而當需要描述圖片或進行圖文結合時，GPT-4o with Canvas 表現尤佳，能讓語言表達更具畫面感，特別是在教育和視覺輔助的應用中。

如果成本是你需要重點考量的因素，那麼 o1-Mini、GPT-4o Mini 和 o1-Preview 是非常經濟的選擇。它們適合於對語言精確性要求不高，但需要低成本運行的場景，例如初期概念驗證、簡單的批次任務處理或創業中的基礎應用。這些輕量模型能夠有效地控制運行成本，同時滿足基本的使用需求。

在資料或數據分析需求方面，GPT-4 擁有強大的數據分析和解釋能力，能夠處理複雜的數據集，並提供深入的見解，適合於金融、市場分析、學術研究等對精度有高要求的場景。GPT-4o 也能夠完成中等複雜度的數據分析，適合於中小型企業日常的數據處理。而 GPT-4o with Canvas 在需要視覺化輔助的數據分析中能夠更直觀地呈現結果，使得數據解讀更為容易，尤其是在教育和商業報告的展示中更具吸引力。

總而言之，選擇 AI 模型時，了解每個模型的特點與優勢，並根據具體的應用需求做出選擇，能夠幫助你更好地達成目標。無論你是需要強大的精確性、創造力、記憶力，還是需要快速且經濟的解決方案，都能夠在這些模型中找到最適合的一款。這樣，無論在學習、工作還是生活中，這些工具都能帶來極大的助益，使你更有效地解決問題並提升生產力。

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