在这个连楼下保安都在聊大模型的 2025 年，你还在纠结该给谁交那 20 美金的保护费？醒醒吧，别被厂商的跑分表骗了。今天不聊科普，只聊我带队死磕出来的血泪经验：在 ChatGPT、Claude、Gemini 三足鼎立的残局里，哪个能让你周五下午 3 点提前下班，哪个只会让你深夜对着屏幕骂娘。

1. 别迷信全能：为什么我把 GPT-5.2 拉黑了？

现在是 2025 年底，如果你还在迷信‘一个顶级模型搞定所有工作’，那你还没吃够被 AI 带进坑里的亏。

最近圈子里都在吹 ChatGPT-5.2，它的多模态实时 OS 确实唬人。但我最近在重构一个老项目的核心业务逻辑时，直接把它拉黑了。原因很简单：它变得太圆滑了。

我把一段嵌套了三层子查询、带 Window Function 的复杂 SQL 扔进去做性能优化。GPT-5.2 反手给我回了一段极其漂亮、注释工整的代码。结果一跑，直接 OOM（内存溢出）。因为它为了所谓的‘代码可读性’，自作聪明地把核心逻辑改成了多次内存循环。这叫谄媚倾向，它在试图通过修饰输出满足你的视觉期待，而不是解决底层的逻辑死结。

这种时候，我会回归 Claude 4.5。

这模型的性格很偏激，它没 GPT 那么能聊，甚至拒绝写带有修辞色彩的开场白，但在处理长逻辑链时极其稳健。实测对比：在生成 500 行以上的 JSON 配置文件时，GPT-5.2 的嵌套错误率在 3% 左右，而 Claude 4.5 始终压在 0.5% 以下。对老鸟来说，AI 是协议而非工具。协议追求的是稳定，你需要的是一个逻辑死板的专家，而不是一个满嘴漂亮话的端水大师。

2. 实操 SOP：构建你的‘模型特种部队’

别再一个一个买订阅了，那叫浪费钱。你要做的是根据任务属性，把它们串成流水线：

• 核心架构与逻辑硬核区（Claude 4.5）：用于 VS Code 里的全库扫描、数据库 Schema 设计。别只用 Web 端，直接接 API。Claude 4.5 的 400k 上下文能让你把大半个项目的文档塞进去。别指望它写营销方案，它写出来的东西冷得像块冰。
• 实时检索与知识对齐（Gemini 3.0）：专门用来查今天早上刚出的技术草案。Gemini 3.0 的杀手锏是 Google 生态集成。查 2025 年发布的冷门协议时，只有它能翻到 PDF 第 42 页告诉你那个关键的 Hex Code。
• 文案与视觉生成（ChatGPT-5.2）：产品发布页代码、带品牌语义的插画。调教时别用描述词堆砌，直接给参数。比如：‘主透视角度，极简赛博风格，光影参照《银翼杀手》第 24 分钟冷暖对比’。

如果你觉得维护这么多账号太麻烦，或者受够了网络波动，建议直接用 NunuAI。这平台把全世界最尖端的模型全聚合在一起了。最爽的一点是国内直连特别稳，不用折腾梯子，而且给了大量免费额度供你做模型压测。对于讲究投入产出比的人来说，在一个入口切换不同特种兵效率最高。

3. 避坑：那 20 美金之外的隐形成本

很多 PM 和架构师在用了一年 AI 后，逻辑退化得厉害。这是最大的隐形成本：路径依赖导致的判断力丧失。

第一个坑：对低价模型的盲目迷信。
很多人看中某些国产模型满血版的低成本，拿它去做大规模文本清洗。如果你的 Prompt 里含有大量隐含上下文，推理深度的断层式崩溃会让你后期修 Bug 的成本远超省下的 API 费。

第二个坑：幻觉的灰度地带。
现在的幻觉是隐性的。它会给你提供一个真实存在但早已弃用的库函数，或者一段逻辑自洽但存在安全漏洞的代码。

我的避坑准则：

1. 拒绝直接复制：所有 AI 生成的复杂逻辑，必须过一遍静态扫描。
2. 强制 Reset 上下文：对话超过 10 轮直接开新对话。旧上下文就像积碳，会严重拖慢逻辑精度。
3. 验证第一性原理：如果 AI 给出的优化方案你第一眼看不懂，别急着夸它高级，大概率它在胡编乱造。

干活的时候，手要热，脑子要冷。