3 個數字選對 AI 模型：企業導入 AI，最該問的不是哪個最強

新模型一發布，老闆可能會問：「那我們要換哪一個？」

但更值得先問的是：「我們有哪一件工作，已經準備好交給 AI？」

這裡說的 AI 模型，是 AI 服務背後負責理解與產生內容的核心程式；同一家公司通常同時提供好幾個價格與能力不同的模型。

01 / 觀點與拆解新模型越來越多，選擇也越來越難

AI 公司推出新模型的速度越來越快，每一次發布都強調更聰明、更便宜、能做更多事。對企業來說，這代表選擇變多了，但也代表如果每次都跟著換，流程、指令和成本都要重新調整一次。

02 / 觀點與拆解對企業代表什麼：價格表只是開始

真正的帳單是「單價 × 用量 × 重做次數」。用一個示意算式看就很清楚：

以上是示意數字，不是任何模型的實際價格。重點是：單價只是其中一項，人工修改與重做的成本，可能才是大頭。

除此之外，不同模型之間的差異，也可能藏在單價以外的地方：

• 快取：會反覆讀同一份制度文件、產品手冊的工作，重複讀取的價格影響很大。
• 長內容加價：有些模型在單次輸入超過一定長度時，會以較高費率計算。
• 思考用量：有些模型遇到難題會「多想幾步」，思考的過程也會計費。

03 / 觀點與拆解誰該特別注意

• 已經在用 AI 團隊版的企業：新模型會自動出現在選單裡，但成本控管和權限不會自動設好。
• 準備導入 AI Agent 的企業：模型能操作電腦、串接系統之後，權限設計比模型能力更重要。
• 處理人資、財務、客戶資料的部門：資料會不會被保存、會不會拿去訓練，不同方案的規定不一樣。

04 / 觀點與拆解先分任務，再選模型

• 固定規則（欄位搬移、查重、計算）→ 交給程式，不必用 AI
• 輕量任務（翻譯、分類、短摘要、制式信件）→ 平價模型
• 主力任務（摘要比較、報表解讀、內部問答）→ 標準模型
• 高判斷任務（跨文件推理、複雜決策、困難除錯）→ 高階模型
• 敏感資料 → 先確認資料保存、訓練使用與權限，再決定能不能用

05 / 觀點與拆解達美觀點：我們自己也是先選流程，再選模型

達美智創所屬集團在內部導入 AI 時，行政部門挑的第一個試點是「回購資料暨報廢審核」。每份申請單都要在 ERP、機器資料、責任額表和銷退貨資料之間來回查，一份要 5～10 分鐘。選它的理由很簡單：高頻、規則明確、資料來源固定。

系統上線後，每份降到 2～3 分鐘，換算一年約可回收 52～120 小時。但設計時我們刻意留了一條線：查無機種、資料缺漏、規則不明的案件，系統不硬判，一律交回人工。

模型的選擇也照同一個邏輯。我們在內部訓練同仁時，把模型分成四級：固定規則交給程式、分類改寫用輕量模型、一般文件理解用標準模型，只有跨文件推理和困難除錯才升到高階模型。對我們來說，高階模型是「升級選項」，不是每個人的預設值。

06 / 觀點與拆解現在可以做的第一步

挑一個每週重複 3 次以上、規則清楚的工作，用兩個不同等級的模型各跑 10 次，記錄三個數字：

1. 完成時間有沒有縮短？
2. 人工需要修改多少？
3. 每完成一件，實際花了多少錢？

三個數字出來，比排行榜更貼近你的工作，也更能告訴你該用哪個模型。下次再有新模型發布，只要用同一套方法重新測一次就好。