工地采购了市面上主流的大语言模型，包括国外的和国内的，为日常的工作带来了不少帮助。

在解决一般问题时，我通常会使用 Gemini，输出的内容更符合我的需求，速度也还可以接受。公司内部基于知识库的问答产品，调用的也是 Gemini 的能力。

有时遇到一些比较复杂的问题，我会尝试用多个模型，然后对输出的结果进行对比选择，但通常用的最多的还是 Gemini 和 ChatGPT，很少会用别的。Claude 用的比较少，一个原因是他们家的模型在列表里被折叠了，需要多点一次才能选择，另一个原因是名字叫 Claude code，总感觉它会更擅长代码，一般问题可能不一定合适。

最近遇到一个复杂的需求，同时用了 Gemini、ChatGPT 和 Claude，最终结果是 Claude 胜出，针对这个问题的解答比另外两个模型质量高得多。

我这时候才注意到，消耗同样的 token，在我们内部的 quota 消耗是不一样的，Claude 的 quota 消耗是其它模型的好几倍。顺藤摸瓜找到了一个文档，记录了某个时间的价格，发现采购价格确实也是贵很多。

以后可以多用Claude 家的模型，虽然 quota 消耗比较快，但是以前我每个月都用不完，多消耗一些获得更好的结果也是合理的。

今天看到公司的 AI 应用群里有人发了自己的页面截图，一堆对话里用的都是 DeepSeek 的模型，没想到有那么多更好用的模型不用，而去用 DeepSeek。不过仔细一想，DeepSeek 当初在国内的热度实在太高了，而国外那些模型，很多人则不一定听说过，选择一个名气大的来用倒是也合理。