使用多个AI模型是否值得额外的复杂性？
摘要
本文探讨了为不同任务使用多个AI模型所带来的好处是否足以抵消增加的复杂性和管理负担。
过去一段时间，我最终根据所做事情使用了几个不同的AI模型，尽管在某些情况下一个模型似乎比另一个好，但我开始怀疑这种差异是否真的值得管理所有这些模型。有些模型更适合处理长文档，而有些在编码或研究方面似乎更可靠；此外，对于许多简单的任务，我实际上没有注意到足够大的差异去在意。我发现不断决定使用哪个模型以及跟踪不同的账户/使用情况非常烦人，因为一半的时间内，任何不错的模型都可能处理任务。你会/你是否故意为不同类型的工作使用不同的模型，还是你主要固定使用一个模型，只在它处理不了时才切换？对于经常使用多个模型的人来说，质量/成本的差异是否真的足够大以证明额外的复杂性是合理的，还是你认为我们将会有东西来为我们选择模型？
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