模型系列与产品入口
OpenAI的GPT系列通过不同产品与API提供能力。当前官方选型文档将Astra用于困难分析和复杂交付，将GPT-6.1 Sol用于兼顾能力、时间与成本的复杂工作，将Luna用于范围明确和高频任务。本文介绍这一分工，不把某个产品套餐的权益套用到全部入口。
能力选择不只是“哪个更强”
同一个创业项目里，提取表格字段、比较客户需求与设计系统架构，需要的工作深度并不一样。官方文档也强调模型版本、推理设置和工具可用性有所区别。输入相同，投入更多推理也不保证每个答案都会改善，仍需要用实际样例比较。
小团队可以怎样分工（本站分析）
制作客户方案时，可把已确认资料的归类安排为范围清楚的任务，再将资料冲突、方案取舍与交付结构交给更适合复杂问题的模型。这样分配的前提，是每一步都有明确输出与复核标准，不能只靠模型名称决定工作是否完成。
例如从客户记录中提取十个需求，检查字段完整性通常比生成长篇说明更重要。到了评估需求优先级，才需要结合资源、时间与客户目标分析。把这两步分开，有助于发现错误来源，也便于判断升级模型是否真的有价值。
怎样做一次小规模比较
选择一项会反复发生的工作，用相同输入、相同输出格式和相同验收规则比较候选配置。记录事实错误、遗漏、等待时间和人工返工，而不只记录回答长度。先找到能达到标准的方案，再考虑是否值得为更复杂的模型增加投入。
接入前核对什么
需要确认账户所在地区、产品和具体模型的可用范围，以及联网、文件、代码执行等工具是否开放。网页订阅、开发工具额度与API计费应分别查看当前官方说明。涉及业务文件时，应清楚哪些内容会传给服务商，并用最少必要资料完成试用。