這篇在講什麼
我現在手上常用兩個模型：Anthropic 的 Claude Opus 5.5，和 OpenAI 最便宜的那一級 Luna。我給它們的分工很簡單，Opus 5.5 負責動腦，Luna 負責搬磚。
這篇把我實際交給它們的工作列出來，也講 Luna 交過白卷的那一次，最後整理成三個問題，幫你判斷一件工作該交給貴的還是便宜的模型。
・你心裡有這個問題：「頂規模型很貴，怎麼把複雜的交給它、其他交給便宜的？」
・你做了一個 AI 小工具要每天跑，或想開放給朋友用，怕月費失控
・你幫客戶導入 AI，需要一套講得清楚的模型分工給對方
・我目前的分工表：哪些工作給 Opus 5.5，哪些給 Luna
・判斷一件工作該交給哪一邊的三個問題
・便宜模型上線前的一道考試，以及一段可以直接貼給 AI 的分工提示詞
我的模型分法：Opus 5.5 動腦，Luna 搬磚
先說明兩個名字。Opus 5.5 是 Anthropic 在 2026 年 9 月 22 日推出的 Claude 模型。Luna 是 OpenAI 模型的等級名，同一代分三級：Sol 最貴，Terra 中間，Luna 最便宜。GPT-5.6 和 GPT-6 都有 Luna，下面每個例子都標出實際用的是哪一代。同一個模型還可以調推理強度，也就是讓它想久一點或快一點，下面會看到低推理、中推理、高推理。
我畫成一張圖（就是這篇的封面），上面寫的是我自己的感受：
- Claude Opus 5.5，動腦的神。很多複雜內容都整理得超好，最愛它做說明動畫或流程圖。
- GPT-6 Luna，搬磚的神。開發很多小工具、自己長期跑自動化，或者開放給親友試用時，用 Luna 完全不心疼。
這是我現在的分法。兩家各有擅長的地方，換一個工作場景，分工可能就會不同。
交給 Opus 的工作：整理複雜內容、做說明動畫和流程圖
| 工作 | 實際例子 |
|---|---|
| 清理會議逐字稿 | 洽談、合約討論的逐字稿動輒上萬字，交給 Opus 子代理清理，附一份語音辨識錯字對照表當校正依據 |
| 講座課後整理 | 一場「AI 做網站」免費講座的逐字稿，整理成 19 章的教學手冊 |
| 內部會議記錄 | 照會議記錄技能包的格式，整理成內部會議記錄 |
| 說明動畫 | 咪卡陪講的講解動畫，一支約 20 秒，我也發過脆文分享 Opus 5.5 生成的咪卡動畫；做順了之後固定成技能包 |
| 流程圖、輔助決策頁 | 要拍板之前的對照頁、流程圖 |
同類的工作會一再出現，但每一件都要先讀懂很多內容，再重新組織成別人看得懂的樣子。
我最愛它做的是說明動畫和流程圖。
- 什麼叫子代理？從分頭查資料到 30 人工作坊頁面 上面說的「子代理」是什麼、怎麼叫它分頭做事，看這篇。
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- 會議有錄音也有逐字稿，為什麼事後還是查不到重點？｜我的會議記錄 Agent 工作流 逐字稿清理之後怎麼變成查得到的會議記錄。
交給 Luna 的工作：小工具、長期自動化、開放給親友試用
| 工作 | 實際例子 |
|---|---|
| 官網 AI 客服 | 知識官網上公開的咪卡客服，預設用 GPT-5.6 Luna |
| LINE 群助理 | 萊卡在 LINE 群回話，預設用 GPT-5.6 Luna，複雜的題目才換更大的模型 |
| 給合作單位的 AI 秘書 | 給旅學堂用的旅貓秘書，只讀資料不寫入，用 GPT-5.6 Luna 開高推理 |
| 每天自動整理群組訊息 | 幫一個扶輪社做的活動看板，每天晚上八點自動整理一次，用 GPT-6 Luna 中推理 |
這些工作的共同點是有人用就要呼叫一次模型，用的人越多、跑得越久，次數累積得越快。單次便宜，累積起來才看得出差別。
兩個算過的帳：
- 官網文字客服：目前用 GPT-5.6 Luna。以每月 3000 則、每則約 2000 token 輸入、300 token 輸出試算（token 可以想成模型計費用的字數單位），Luna 約 2.28 美金，同樣的量用 Google 的 Gemini Flash-Lite 約 4.05 美金。照這組試算，文字客服用 Luna 比較便宜。
- 扶輪社活動看板：GPT-6 Luna 單次呼叫約 0.01 美金，GPT-6 Sol 單次約 0.17 美金。正式做法是每天同時呼叫 Luna 兩次互相比對，不一致才再叫 Sol。加上把整理頻率從每三小時改成每天一次，月費從約 14 美金估到 0.2 到 0.4 美金。
開放給親友試用的時候，用 Luna 完全不心疼。
便宜模型也會交白卷：Luna 上線前先考一次
Luna 也有沒做好的時候。
扶輪社活動看板第一次試 Luna（當時是 GPT-5.6），推理強度開最低，讀完 138 則訊息，交出一份空的結果，等於交白卷。後來出一份固定考卷重新考：
| 模型 | 分數（滿分 36） | 狀況 |
|---|---|---|
| GPT-6 Sol 低推理 | 34 | 只考一次 |
| GPT-6 Luna 中推理 | 32 到 34 | 考六次，分數穩定 |
| GPT-6 Luna 低推理 | 22、36、26 | 會漏抓整場活動，機械檢查抓不到 |
所以現在的做法是：Luna 開中推理，同時跑兩次互相比對，兩次結果不一致才改叫 Sol。
- AI 小工具該用便宜模型還是貴的？｜同一份考卷考三輪，新模型出來就重新評估 這裡只放結果，那篇有三輪各自怎麼考、考卷怎麼出、月費怎麼算。
一件工作該交給哪個模型：先問三個問題
| 問題 | 偏向 Opus 5.5 這類頂規模型 | 偏向 Luna 這類便宜模型 |
|---|---|---|
| 內容複雜嗎？ | 要讀懂大量內容再重新組織：整理、設計、做動畫和流程圖 | 照規則分類、回答固定範圍的問題 |
| 總共要呼叫幾次？ | 次數少，單次貴一點，總額也有限 | 每天、每則訊息、每個訪客都要跑，先試便宜的 |
| 便宜模型考得過、錯了抓得到嗎？ | 考不過，或錯了抓不到 | 用同一份考卷考過，而且有檢查機制 |
- 模型不是越聰明越好：我開始學著算 AI 的 CP 值 三個問題背後，是品質、時間、金錢一起算。
- 如何讓兩個不同的 AI 互相挑錯、自己訂正？ 同一個問題的企劃版本：規劃交給頂規模型，其他交給便宜的。
模型分工提示詞：把你的工作清單貼給 AI 分類
把下面這段貼給你常用的 AI，後面接上你每週會交給 AI 的工作清單：
- 這篇提到過的
- AI 小工具該用便宜模型還是貴的？｜同一份考卷考三輪，新模型出來就重新評估：Luna 交白卷之後，怎麼用同一份考卷重考。
- 模型不是越聰明越好：我開始學著算 AI 的 CP 值：分工背後的算法。
- 什麼叫子代理？從分頭查資料到 30 人工作坊頁面：交給 Opus 5.5 的逐字稿清理，就是開子代理做的。
- 再往前後延伸
- 新模型出來，我怎麼知道它對我的工作真的比較好？：往前一步。第三個問題要的那份考卷，題目、答案、成績怎麼保存。
- 讓 AI 定時整理資料前，先決定它多久醒一次：往前一步。扶輪社活動看板月費降下來，有一部分靠的是少跑幾次。
我是江江教練
隱性知識提煉師、AI 應用規劃師。我把自己每天在用的 AI 工作流程寫成文章與技能包，讓不會寫程式的人也能照著做。
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