KEDA / GUIDES
GPT、Claude、DeepSeek 与 Grok：如何选择 AI 模型
按实际任务比较模型质量、延迟、费用与接口能力，建立适合自己的小规模评测。
先定义任务，再比较模型
把你的目标拆成可验证的任务，例如修改代码、总结资料、解释数学问题或生成结构化结果。用相同的输入比较几个模型，记录正确率、可读性和是否遵循格式，而不是只看模型名称或单一榜单。
把成本、延迟与能力一起考虑
核对输入和输出 Token 单价、上下文限制，以及图片、工具调用和流式输出等功能。更大的模型不一定适合每个步骤；可以让成本较低的模型处理清晰的任务，再用能力更强的模型处理复杂推理。
用自己的数据持续验证
保留一组不含敏感信息的代表性样例，在升级模型或调整路由时重复检查。通过控制台查看真实用量与错误记录。Keda 的模型与价格页面列出当前可用目录，模型能力和实际效果仍需按任务验证。