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GPT-4 很强，但项目里要不要全换？记一次从 GPT-3.5 到混合调度的成本与效果权衡。

先复现，再谈优化。 "The art of programming is the art of…

回想这几年在 AI 项目上的折腾，真正让我在夜深人静时抱着电脑叹气的，从来不是模型推理本身——那通常是技术方案中最确定的一环——而是那些为了把一…

几个月前我需要用 GPT-4 分析一堆日志文件，找出异常请求。

这次 API 重构，从 REST 迁移到 GraphQL，解决了不少实际问题，但也踩了一些坑。

让 AI「写个 Python 脚本处理 CSV」，第一次只做清洗，第二次加了异常处理却把核心逻辑改了，第三次要格式化输出，它又把前面重构一轮。

客服知识库升级：用户问「怎么退款」，系统把带「退款」的文档全列出来，还得自己点进去找答案。

微前端架构我没按教科书顺序做。

代码生成项目里有个尴尬时刻：同一个单元测试描述跑三遍，模型给出三个不同实现——两个能过，一个接口签名写错。

发票字段能测，模型读懂邮件在说什么——完全是两回事。