创业公司选GPT-6模型，别盯着参数，先看推理精力档位。
选GPT-6，先卡“推理精力”档位
GPT-6不是单一模型，是有不同推理强度的分支。有的档位轻，处理快，适合日常的客服、文案交互；有的档位重，逻辑链深，适合解题、复杂数据分析这类任务。别以为选个最大的模型就万事大吉，很多时候是浪费算力。创业者要先对应自己的业务场景选档位，这比堆参数有用得多。
提示词与工具，要绑定用才高效
优化提示词不是写得越细越长越好，核心是明确工具的触发条件。比如做数据整理的，提示词里直接写“遇到需要计算或格式化的内容，自动调用工具”，模型配合工具的效率，比单独靠模型生成高不少。别让模型自己摸索，提前把工具的使用规则嵌进提示词，省很多后续调试的时间。
生产级工作流，得提前留容错
别直接把GPT-6的某个档位丢进生产环境。要提前准备备选方案：比如重推理档位调用失败，自动切到轻量档位兜底；还要记录每一次的调用日志，包括选的档位、用的工具，方便后续调整策略。生产场景求稳，不能只追求模型的性能上限。
这些是从GPT-6家族模型指南里挖出来的落地要点，没有虚头巴脑的概念。现在创业者用GPT-6做产品，是先选对匹配业务的推理档位，还是先搞定生产环节的容错设计？
素材来源：OpenAI News · AI情报、大模型、AI应用落地
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