你要准备一份项目汇报，手头已有材料，但需要整理证据、解释分歧并修改多轮。选择 Astra 还是 GPT-6.1 Sol，不能只问哪个更强。更实际的问题是：完成这份汇报，需要多少等待、用量和人工修改。本教程带你做一次小范围比较，再决定把哪种工作交给哪个模型。
第一步：先统一比较的任务
官方选择指南把 Astra 用于要求较高的分析与交付，把 GPT-6.1 Sol 作为需要同时考虑复杂度、时间和成本的选择起点。这些定位并不是你当前任务的测试结论。比较前应先确定相同目标，例如整理一份三页的汇报提纲，而不是让一个写摘要、另一个制作完整方案。
选一份已经确认事实的材料，给出明确读者与用途。把已知结论和未确认问题区分开，列出必须保留的数字、日期与限制。初次比较不必覆盖全部工作，一份能体现真实难点的小样本更容易检查。不要把资料准备差异当作模型表现差异，也不要让测试过程中出现新的保密内容。
根据同一份材料，制作给部门负责人的汇报提纲。包括现状、主要问题、可选安排和待确认事项。每个判断标注依据，不编造数字；先输出一页提纲，不制作最终演示稿。
第二步：分清订阅用量和 API 单价
若你通过订阅账户使用，按相应产品的用量规则记录；若通过 API 调用，再看 API 价格。官方 API 对照页列出的标准文本输入与输出单价，Astra 为每百万 token 10 与 50 美元，GPT-6.1 Sol 为 2 与 10 美元。这个对照不代表整项工作的成本固定相差五倍，也不能换算成订阅中的任务数量。
实际工作可能包含多轮输入、不同输出长度、缓存或工具使用，条件变化会影响费用。这里只用标准文本价格解释为何需要区分计费方式，不提供未经核对的完整账单估算。判断时要记录同一任务的实际使用情况，避免拿单次调用的低价代替全部工作成本。
| 比较项目 | 记录方法 |
|---|---|
| 交付质量 | 遗漏、事实错误与结构是否合格 |
| 返工时间 | 人工核查与再次修改所需时间 |
| 实际用量 | 按所用入口的用量页面记录 |
| 完成速度 | 从开始到达到验收要求的时间 |
第三步：先检查结果，再看成本
两个模型交付后，先把名称遮住，按同一套标准检查。看看关键事实是否完整，建议是否有依据，待确认项是否被擅自补齐。若结果尚未达到最低要求，低价也不代表划算。你可以记录问题数量，但最好同时保留问题位置，让以后复查时知道为什么做出这个判断。
检查完第一轮，再给相同的修改意见。例如，要求把建议按前置条件排序，并保留原有数字。观察下一轮是否解决问题、有没有破坏正确内容。对于经常修改的工作，整段过程比一次回答更有参考价值。如果某次结果特别好或特别差，再用另一份代表性材料核对，不急着推广到全部任务。
- 事实先过关，再比较表达与版式。
- 记录所有修改轮次，别只记录最后一次。
- 把人工检查时间计入工作安排。
- 明确哪些任务还需要负责人确认。
第四步：形成适合自己的分工
你可能发现，某类资料整理任务用 GPT-6.1 Sol 已足够，而涉及相互冲突的材料与严格交付要求时，需要进一步试用 Astra。也可能两个模型在你的样本中都达到要求。此时应根据实际用量、完成时间和团队操作习惯做决定，而不是为了保持一个统一型号强行覆盖所有工作。
将比较结果写成具体规则。例如，“材料事实已经确认、只需调整结构的汇报先使用当前稳定方案；遇到新的证据冲突时重新评估”。规则中要包含任务条件，不能只写某个名称永远最好。这样，新模型发布或用量规则变化后，你仍可以用同一套验收方法重新判断。
最后，切换前核对模型在当前入口是否可用，以及工作区是否允许使用。默认模型只是工作起点，不会自动补齐材料或替你批准方案。涉及实际业务安排的文件，即使通过了格式检查，也要由对应负责人确认关键结论。本文示例为教学设计，没有宣称做过真实账户成本实验。
本文于 2026 年 10 月 7 日核查。模型定位、计费条件与开放范围可能调整。对长期重复任务，建议保留样本、要求和评价记录，后续比较时继续使用它们，才能看清改变到底来自模型还是任务条件。