当前模型与推理系统

模型是系统变量

当前示例使用 gpt-5.6 系列。模型别名、快照和功能会变化，生产应用应集中配置模型，并记录每次运行实际使用的版本。

推理强度影响质量、延迟和成本。复杂规划、代码审查和多工具任务可以提高推理预算，简单抽取和改写则应使用更轻配置。

• 从官方模型目录确认能力与限制。
• 为重要场景固定经过验证的配置。
• 用离线评测和小流量试运行比较升级。
• 监控正确率、延迟、成本和拒绝率。
• 保留快速回退到上一配置的能力。

升级不仅是换名称

新模型可能改变工具选择、输出详细度和提示敏感性。升级时同时回归工具 schema、结构化输出、缓存和安全控制。

对新模型表现更好的提示词不要立即覆盖旧版本。先通过版本化配置和 A/B 评测确认收益。