GPT-5 vs Claude Sonnet 4.5 - 第2部分

內容目錄 (自動生成)

• 區段 1: 引言與背景
• 區段 2: 深入本論及比較
• 區段 3: 結論與執行指南

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第2部分引言: 重新命名第1部分的核心，現在進入消費者的選擇

在第1部分中，我們描繪了GPT-5與Claude Sonnet 4.5的哲學和出發點，以及這兩個模型設計的用戶體驗的全貌。我們專注於“這些龐大的模型對我的日常生活和銷售有什麼影響”，而不是“龐大模型的規格”，並將這兩個模型在實際用戶旅程中交疊進行比較。從需要快速草擬的創作者，到需要穩定性的企業實務者，再到需要深度背景推理的分析師，我們跟隨著各種角色的“工作方式”，細察功能和結果的關聯。

那時我們明確承諾。在第2部分中，我們將超越表面的感受，具體揭示相同的輸入如何產生不同的成本和結果，以及什麼因素實際上會影響“購買轉換”和“團隊導入”的決策。現在是履行那個承諾的時候了。今天的重點可以用一句話來概括。“在你的團隊和預算，以及產品·內容的風險容忍度範圍內，如何合理地得出AI模型比較的結論？”

第1部分回顧摘要

• 兩個模型的用戶體驗觀點: 創作速度 vs 推理穩健性，互動風格的對比
• 需要快速勝負的工作和容錯率低的工作的分歧
• 導入前驗證的重要因素: 生成質量、成本效益、安全與隱私

背景: 兩個模型的指向如何實際影響我的工作

一方面，某個模型在基於更高的表達能力快速展開大量想法變化方面顯示出優勢。另一方面，另一個模型像是在工業軌道上行駛，優先考慮合理性和一致性，穩定地遵循複雜的程序。從表面上看，“兩者都做得很好”似乎是正確的。但是，類似於市場營銷人員的AB測試日程、培訓團隊的政策文件標準化、研究者的因果追踪報告，工作充滿了各種小而多樣的實務約束。在這種情況下，模型的語調、推理流和對修改請求的敏感度比結果的質量更早地影響了“是否容易上手”。

換句話說，我們所選擇的並不是模型的絕對能力，而是與我的工作背景和節奏相吻合的“工作夥伴”。即使不擅長提示工程，獲得所需結果的便利性可能更為重要，反之，當需要設計精密的思路鏈時，則需要最大化控制。理解背景的目的最終是為了篩選出與“我的實務”精確重疊的條件，而非華麗的演示場景。

尤其是初創公司面臨著緊迫的產品發布日程，而個人創作者則受到發佈周期和平台算法的壓制。中型企業則面臨著複雜的舊有工具和規範。在各自的約束條件下，這兩個模型所帶來的體感差異並不是“好/壞”的問題，而是“合適/不合適”的問題。因此，在第2部分中，我們將明確建立一個框架，而不是尋找選擇的正確答案，以重新構建你自己的條件下的答案。

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從消費者的角度看AI模型選擇的實際情景

想像一下，週一早上打開筆記本電腦，急需快速撰寫新活動頁面的文案。時間緊迫，各媒體的語調和風格各不相同。在這種情況下，一個模型可能會釋放出各種語調變化和具體示例，激發頭腦風暴，而另一個模型則圍繞產品的獨特賣點進行邏輯整理，提出整潔的方案。哪一方是正確的呢？答案取決於你的日程安排、審批流程和品牌指導方針的嚴格程度。在這裡，關鍵在於你是希望獲得“第一個結果的火花”，還是希望獲得“接近最終版本的穩定草案”。

如果你是品牌團隊的一員，情況又會有所不同。多位利益相關者會留下反饋，並必須通過合規審查步驟。在這種情況下，模型是否能夠引用證據、反映變更歷史、並預先吸收反駁的可能性，將成為關鍵。內部審查越頻繁，模型的推理標準是否清晰且可再現將直接影響體感效率。

數據團隊的每週報告同樣如此。當模型理解樣本數和統計限制，並保持謹慎的姿態時，報告的可信度會提高。反之，當需要快速探索實驗性想法時，則需要冒險的思維。這樣，工作的結構會不斷變化，而兩個模型的特性在特定情境下有時會堅定地幫助做出決策，有時則會拖慢進程。

一行提示將成本和結果劃分開來。同樣的問題，不同的模型，不同的計費金額，不同的審批速度。捕捉這些差異的數據是第2部分的目的。

核心問題: 在我的工作中，什麼是“更好”的？

探索和驗證顯然是不同的。如果是將新產品概念變化為十個場景的實驗，那麼發散和靈活性就是“更好”的。反之，若是具有告知義務的政策指引，那麼證據、一致性和責任的明確性就是“更好”的。因此，我們需要放下抽象的性能排名，細分這些問題。

• 我的核心KPI是什麼？觸及、轉換、留存、成本降低中，哪一項最重要？
• 草案製作重要嗎，還是審核和通過更重要？
• 是否希望有可重複的流程，還是創新的想法能創造更大的價值？
• 團隊的提示工程熟練度如何？是否能強制標準提示？
• 根據法律·安全規範，數據處理的限制是什麼？安全與隱私的要求水平是什麼？
• 在一個月的預算內，你會放棄什麼，保留什麼？終極的成本效益是什麼？

這些問題並不僅僅是理論書中的檢查清單。它們是接下來區段中將要探討的測試設計的基準點。我們將在文本生成、代碼輔助、分析報告、客戶應對腳本、多模態提示等實際工作單位上設計任務，並用成本、時間、修改次數和通過率來重新評估結果。

兩個模型的特性，從工作視角的對比

一個模型常常讓人感覺“用消費者語言出色地交流”。它擅長引入比喻，靈活變化廣告用語，並流暢地混合時尚詞彙。這是創意團隊會喜愛的特性。另一個模型則即使在堆疊複雜條件時也保持邏輯，並能夠故意設置陷阱卻堅定地避開它們。這就是為什麼在政策文件、研究摘要及企業工作流程中信任度會提高的原因。

不過，這種對比並不是固定的性格，會根據設置和提示設計的不同而改變。如果能很好地結合格式模板、分步驗證（checkpoints）、證據要求和反例請求等調整機制，創作型模型也能夠明確地固定結論，而理性型模型也能增加更多的發散性。在這裡，關鍵是成本和時間。如果為了達成相同的目的需要更長的提示，則計費和延遲時間的曲線會發生變化。最終，AI模型比較是性能而非系統設計優化的遊戲。

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現實約束: 規範·安全·採購的三道牆

個人使用優先考慮趣味和生產力。然而，組織的採購則不同。存在複雜的檢查點，例如PII數據處理、日誌存儲方式、地區數據居住要求、模型更新周期和兼容性等。當平台政策變更時，現有流程可能會受到影響。所有這些因素有時會比“性能”更早地影響判斷。

注意要點

• 敏感信息輸入: 請勿將內部文件、客戶數據和未公開的戰略資料直接放入提示中。優先使用代理數據和掩碼處理。
• 結果再現性: 對於如月底結算報告等需確保相同輸入產生相同結果的工作，溫度（temperature）、系統提示和版本固定策略是必需的。
• 政策合規性: 了解所使用工具的日誌保存和第三方處理條款。進行內部審計時必須能夠解釋。

合規性不是多餘的掣肘，而是降低風險管理成本的捷徑。未能通過審計而帶來的損失將導致導入延遲和信任降低。因此，在第2部分的整個過程中，我們將功能·價格與安全和隱私的觀點同時考量，評估每個場景。今天的結論不是“華麗”，而是“可行性”。

不同看待成本: 令牌單價不是全部

許多團隊僅根據令牌單價做出決策。這當然很重要。然而，實際的總成本還包括為減少輸入而花費的提示工程時間、失敗輸出的重試次數、內部人力成本的審查和校正、以及審批循環中的時間損失。如果某個模型的令牌單價較低，但提示較長且重試較多，那麼在月底的總成本中可能會出現逆轉。反之，即使單價較高，但草案質量較高且通過率提升，那麼實際的成本曲線會變得平緩。

但也不能僅僅停留在複雜的成本計算上。因此，我們將在接下來的區段中以“工作單位”為基準進行比較。例如：產品詳細頁1件、法律告知文1件、索賠應對場景1件、研究摘要1件。揭示每個工作單位的總成本和所需時間後，決策將變得驚人地簡單。

問題定義: 在什麼情況下選擇哪個模型？

為了公平的選擇，我們將問題重新定義為以下六個軸。每個軸都不同程度地反映了兩個模型的優缺點，並結構化了實際選擇的時刻。

• 上下文深度: 是否能在不失去長且複雜的需求的情況下保持？即背景推理的彈性。
• 語言表達: 消費者友好的文案、敘事展開、比喻·隱喻的自然性。
• 可驗證性: 來源·證據·反例·假設曝光等，解釋能力的水平。
• 控制的便利性: 通過系統提示、模板、系統性重寫保持一致性。
• 運營成本: 令牌、延遲時間、重試、內部審查時間的總成本效益。
• 治理: 存儲政策、地區法規、審計追蹤、模型版本固定等安全與隱私體系。

這六個軸彼此之間相互影響。例如，若要提高可驗證性，則需要增加證據要求和反例探索的提示，這樣成本和時間也會增加。反之，若大幅開放發散，則想法會更加豐富，但審查和整理的時間會延長。因此，“在什麼情況下”這個問題是重要的。同一模型在不同場景下的評價可能會顛倒過來。

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評估方法論: 實驗設計和結果解釋的原則

在接下來的區段中，我們將比較代表實際工作的六個任務。文案撰寫、客戶應對腳本、研究摘要、合規指引、簡單的代碼重構、包含圖像的多模態指示（例如：橫幅文案優化）。每個任務都有不同的風險配置和KPI。例如，文案撰寫的實驗接近點擊率，而合規指引則著重於零錯誤和一致性，代碼重構則以準確性和回歸測試通過率為核心指標。

測量標準（預告）

• 質量: 人工評估（3位專家盲評分）、自動化規則檢查（禁用詞/必須用語）、生成質量綜合得分
• 效率: 每個任務的總時間（生成+修改+審批）、重試次數、令牌對結果質量的成本效益
• 穩定性: 結果再現率、證據呈現一致性、政策合規失敗率

分析不會將模型絕對化。我們將對提示模板進行相同的應用，然後單獨應用每個模型推薦的使用方式的可變條件。這樣才能同時看到“公平的等級比較”和“現實的最佳使用”。在實務中，第二個結果更為重要。因為沒有人會完全按照手冊來操作。

用戶類型的期望值：您場景中發生的事情

獨立創作者：符合平台算法的發佈速度至關重要。初稿的新鮮度、語調的變化範圍，以及能引起滑動和點擊的標題感都是絕對的關鍵。在這個場景中，發散型的傾向和消費者語言的韻律感尤為突出。不過，如果是包括贊助的內容，插入提示語和證據標註則是必要條件。這時，模板化和驗證邏輯將決定結果的質量。

內部市場營銷人員：團隊合作、批准流程和跨渠道格式轉換是日常常態。在這裡，提示模板的重用性、同一活動中的語調一致性以及最小化拒絕理由是關鍵。模型在維持複雜指南的上下文中，越能解釋“為何這樣寫”，工作疲勞就越能減少。

研究員/分析師：暴露假設和限制的態度是重要的。先提出反例，並簡化推論路徑的模型更具優勢。過度的總結或過度自信會在會議中立即引發反擊。在這個領域，基於證據的表達和術語的嚴謹性創造了價值。

客戶支持/運營：禁用詞遵守、道歉語格式、賠償政策上限等規定相當複雜。如果模型即時誤解政策或在臨界值上搖擺，一次對話可能會轉變為高成本事件。因此，減少失敗概率的長尾是最重要的穩定性。

預見變數：溫度、系統提示、工具整合

對於創新想法，應提高溫度；對於批准型文件，應降低溫度。這些設置雖然細微卻是決定性的區別。系統提示是固定模型工作倫理和語調的背景規則，而工具整合則能發揮出更為現實的力量。當網頁瀏覽、內部維基搜索和電子表格操作等工具結合時，模型的弱點會得到補強。正如您將看到的，即使是同一模型，根據是否有工具，其質量和總成本也會截然不同。

在這一點上，我們需要整理一個期望。關鍵不在於模型是否取代人類，而在於人類能夠拓寬多少高附加值的區域。如果將原本需要一小時的審查縮短到15分鐘，剩下的45分鐘就是您的競爭力。從這個角度跟隨第2部分，選擇將變得簡單得多。

開始前檢查：製作您的實驗工具包

為了進行正確的比較，首先準備好所需的材料。標準化實驗材料將使結果解釋變得簡單。

• 代表性任務3~6個：從實際經常執行的工作中提取
• 正確或期望的輸出樣本：之前的優秀案例、品牌指南、禁用詞·必須用詞列表
• 測量框架：質量（2~3位專家的盲測）、效率（時間/重試/代幣）、穩定性（政策適應性）
• 提示模板 v1：公平比較用的通用模板
• 提示模板 v2：反映各模型推薦方式的模板
• 版本固定及日誌收集：為了結果的重現和分析而建立的收集體系

準備工作可能會感到繁瑣。然而，單次比較會有很多陷阱。為了不將一次偶然誤解為真相，擁有最基本的標準化在中長期內是最經濟的路徑。

範圍與限制：為了公平的透明性

這次比較是為了重現“盡可能”接近現實的條件而設計的。然而，任何比較都不可能完全公平。提示風格偏好、單一工作者的習慣、行業間的語氣差異等都會影響結果。因此，我們將結果作為“指導”呈現，並建議各組織對此作為參考任務進行再驗證。第2部分的價值不在於萬能結論，而在於提供可重現的思考框架。

今天我們要提出的核心問題

• GPT-5和Claude Sonnet 4.5，在我的工作單位中，誰能以更低的總成本產出更高的生成質量？
• 在長上下文和多個約束交錯的情況下，哪個模型顯示出更穩定的上下文推理？
• 即使團隊的提示工程熟練度較低，是否仍能產出一致的結果？
• 在遵守我的行業安全與隱私標準的同時，是否能夠保持替代方案？
• 長期可持續的實務應用策略是什麼？

下一個部分預告：數字和表格揭示的真正差異

現在我們已經確立了原則和框架。在下一部分（第2部分/第3部分），我們將針對實際任務進行操作，並將結果與人為盲測評估和自動規則檢查進行比較。通過至少兩個以上的比較表，我們將清楚展示質量·時間·成本·穩定性的交叉點。特別是以“工作單位總成本”和“批准通過率”為核心軸心，提供任何人都可以立即用於決策的數據。我們將以數字證明您的下一周會更加輕鬆。

如果您準備好了，那麼現在就要進入實際場景。您的品牌、您的客戶和您的團隊在等待著。並且在那個現場，兩個模型之間的真正差異會顯得格外明顯。

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Part 2 / 區段 2 — 深入主題：剖析 GPT-5 與 Claude Sonnet 4.5 的實際工作場景

在前一部分的第 2 區段 1 中，我們重新命名了第 1 部分的核心，並整理了兩個模型的定位和使用背景。現在是實際的深入主題時間。以下內容是基於實務場景、用戶體驗標準以及負責任的假設下所構成的比較分析。

• 決策標準：成果的品質、速度、修正與重複成本、安全性與風險
• 主要使用者群體：行銷人員/內容創作者、PM/計劃者、開發者/數據分析師、個體商家
• 核心關鍵字預覽：GPT-5、Claude Sonnet 4.5、生成型 AI、中文品質、代碼生成、創意寫作、數據分析、提示工程、性價比

重要提示：由於本區段涉及最新模型的公開技術規格有限，因此採用以用戶為中心的體驗與場景型比較，而非基準數據。某些數字、價格、令牌政策等可能變動的信息未被描述，示例僅作為展示“風格趨勢”的參考。在實際選擇之前，務必參考最新的供應商文檔、用戶評價和樣本測試。

簡單總結：“你想要一次性精確地完成，還是穩定的語氣和風險管理更為重要？”這個問題是 GPT-5 與 Claude Sonnet 4.5 的核心區別。現在，讓我們從工作者的角度來深入探討細節。

測試設計原則：以“人的工作”為中心

商業是結果。因此，這次比較不是深入模型的內部結構，而是專注於在實際工作流程中“哪個模型能讓我少點疲憊”。也就是說，我們觀察其上下文是否不會因過長而分散注意力、修改指示能否快速反映、語氣與品牌是否一致，以及是否能自我減少錯誤。

• 內容：品牌文案、社交媒體活動提案、電子郵件序列、部落格長文
• 數據：CSV 探索（EDA）、模式描述、簡單視覺化設計提案
• 代碼：原型級別的搭建、錯誤修復對話循環
• 語言：以中文為主的多語言場景，保持語氣、敬語和語調
• 安全性：合規性、敏感主題的委婉回應、品牌風險控制

以下示例並未特定於任何品牌，而是通過虛構的任務來感受這兩個模型的趨勢。請根據自己的專業職務對照閱讀。

Image courtesy of Steve Johnson (via Unsplash/Pexels/Pixabay)

案例 1 — 網紅合作活動提案：1 頁摘要對決

情境：針對 20~30 歲女性消費者的新產品護膚品推出。以 SNS 短影片為主的 2 週衝刺。與 5 位網紅共同推廣，CTA 為 “申請體驗包 + 寫評論轉發”。需求為遵循語氣指南（禁止生硬，禁止誇張）、風險句型自動過濾，KPI 為轉換率與 UGC 生成率。

[風格趨勢樣本 — GPT-5]
• 角色： “親切的美妝編輯” 語者，用自然的對話風格進行說服，無緊張感
• 結構：問題定義 → 共鳴 → 規模與影響目標 → 執行步驟 → 風險與緩解方案 → KPI 測量
• 文體要點：針對“皮膚類型”進行細分，提供拍攝指導與引人注目的字幕，明確轉發規定

[風格趨勢樣本 — Claude Sonnet 4.5]
• 角色： “關注品牌安全的策略顧問”，表達穩定且具平衡感
• 結構：品牌語氣一致性 → 合作夥伴標準 → 內容日曆 → 法務與指導方針檢查清單
• 文體要點：整理禁止表達與誇大風險，建議合作合約中的注意條款

比較項目	GPT-5（趨勢）	Claude Sonnet 4.5（趨勢）	實務備註
語氣 & 品牌角色	動態，CTA 誘導力強	平衡感，以品牌安全為先	激進轉換 vs 保守信任
本地化/語氣	運用趨勢俚語與標籤	保持正式，表達穩定	根據渠道特性選擇
編輯穩定性	再指示一次能迅速升級	一開始就平穩安全	若有重複編輯空間，GPT-5 更具優勢
風險句型過濾	故意誇大較少，但稍顯大膽	安全裝置傾向保守	規範多的行業更偏好 Sonnet 4.5
KPI 導向性	豐富的轉換與 UGC 觸發裝置	品牌保護與過程一致性	根據活動目標決定

總結：在追求快速轉換與病毒式傳播的 D2C 中，GPT-5 在點子跳躍與 CTA 設計上給人更好的印象。相對地，對於許多規範與指導方針要求嚴格的品牌或合規性為核心的類別，Claude Sonnet 4.5 在團隊共識與風險管理上提供了更穩定的保障。

案例 2 — 數據分析：CSV → EDA → 簡易視覺化設計

情境：針對線上商店最新季度的會話、購物車、支付數據進行簡單診斷。目標是“轉換下降區間的推測”與“導出 3 個測試假設”。額外限制為“可解釋的語言”與“行銷人員能理解的圖表簡報”。

請求提示（要旨）： “CSV 欄位先行了解 → 檢查缺失/異常值 → 漏斗區間的流失點假設 → 條形/線形/熱圖候選與坐標、註釋指南 → 決策用摘要 5 句。”

[趨勢樣本 — 分析說明語調]
• GPT-5: “在 3 步驟內購買時，購物車→支付前流失增加。優先考慮手機與晚上的假設。建議使用熱圖檢查設備×時間的組合。”
• Sonnet 4.5: “加強漏斗定義，首先明確細分標準（新用戶/回購）。假設不過度斷定，建議驗證順序。”

比較項目	GPT-5（趨勢）	Claude Sonnet 4.5（趨勢）	實務備註
EDA 總結能力	尖銳地壓縮核心	明確定義、假設與限制	直接決策 vs 文檔一致性
圖表簡報	豐富的引人注意的要點與註釋建議	標準圖表與解釋安全	根據簡報偏好選擇
推理的果斷性	主動提出假設	保守，強調驗證階段	衝刺速度 vs 風險控制
非技術者友好性	行為驅動型敘述	政策與流程友好	根據團隊文化選擇

中文品質要點：從中文品質的角度來看，這兩個模型都傾向於保持自然的敬語和商業文體，但若要調整表達的風格，建議具體提供語調指南（例如：禁止使用簡體，保持“~會”的語調，盡量減少外來語）。通過提示工程明文化“禁止用詞、允許示例、句子長度、子彈規則”，品質差異會顯著降低。

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案例 3 — 長上下文：長文檔摘要 + 事實檢查例程

情境：從數十頁的內部指南/研究文檔中提取核心論點，並再次確認引用的數字與定義與原文位置的對應。請求為“製作論點地圖 → 分離主張與證據 → 標註來源 → 檢查需要確認的項目清單。”

[趨勢樣本 — 摘要風格]
• GPT-5: “將 5 個主要論點按主題歸類，並為每個主題附上一行‘行動建議’。來源標籤根據文檔部分簡單標記。”
• Sonnet 4.5: “嚴格分離主張/證據/限制/替代方案結構。將引用的段落用引號直接標示，並將需要重新檢查的項目列為單獨清單。”

比較項目	GPT-5（趨勢）	Claude Sonnet 4.5（趨勢）	實務備註
長文壓縮能力	在行為導向的摘要方面具有優勢	結構一致性與證據標示優秀	會議用 vs 記錄用選擇
來源與標籤	簡潔的標籤建議	嚴格的引用與檢查備註	根據合規性的重要性進行選擇
幻覺管理	在請求反例時迅速修正	從一開始就有限制性陳述傾向	在提示中明確驗證例程
團隊入職文檔化	“核心→行動”整理清晰	對於審計與審查準備的文檔表現優秀	不同用途進行分化為最佳

長上下文任務的生命在於與原文的“對齊”。請在提示中明確引用標記、來源標籤、證據/推測的區分及重新確認請求的語句。加入“不要過於確信，請標示證據”的指示有助於抑制生成型 AI的果敢概括。