我手头常备几个海外大模型，不是因为它们都强，而是各自的长板分得清楚。写东西卡壳的时候我开 ChatGPT，它的对话节奏最顺，改句子、想点子都快，适合从零把思路捋出来。
长文档是我最头疼的活。一份几十页的 PDF 或者一个陌生代码仓库，我交给 Claude。它读长上下文很稳，让我概括章节、挑前后矛盾的地方，很少漏掉关键段落，这点比多数模型省心。
要处理图片、表格或者让模型直接看屏幕，我用 Gemini。多模态这块它上手最自然，扔一张截图过去就能问结构、要改法，不用先把图转成文字描述再喂回去。
搜事实我喜欢 Perplexity。它把来源直接列在答案旁边，我查一个冷门术语不用再二次验证，省掉来回翻网页的功夫。写稿需要引用出处时，这一个工具顶半个搜索框。
Grok 我用来扫新鲜事和社交平台上的风向，语气随意，适合快速看一圈观点。 Le Chat 和 Qwen Chat 我当备胎，哪个访问顺就用哪个，不绑死在一家服务商。
访问方式和价格我一律以官网为准。各家档位变动太频繁，记死一个数反而误事，我只会在要用前点开对应页面看当前能用的方案，顺手比一下额度再决定用谁。
我的固定搭配是这样。先让 ChatGPT 把想法说清楚，丢给 Claude 扩成完整草稿，遇图找 Gemini，要出处找 Perplexity。四步走完，一篇文章从空白到能发通常不到一小时，中间不需要切来切去刷网页。
新手最容易犯的错是把所有活压给一个模型。我刚开始也只用一个，结果长文总结总丢东西，分工之后才顺。选模型看场景比看排行榜靠谱，榜单第一不一定适合你的具体活。
我习惯把每个模型的强项记在一张便签上，用之前扫一眼，省得临时纠结。哪个顺手留哪个，不必追新。我给每个模型定一个主场景，不贪多。ChatGPT 只管从零起草，Claude 只管读和改长文，Gemini 只管看图。边界划清之后，出问题我知道去哪查，不会在几个工具间来回试。
跨模型搬运内容我也有讲究。一个模型出的东西丢给另一个时，我一定说清用途，不让它瞎发挥。比如 Claude 扩完的草稿，丢回 ChatGPT 只让它改语病，不让它重写结构，否则越改越偏。
价格这块我踩过坑。有次没看档位直接开用，月底账单吓一跳。现在用前先定预算，免费额度够就先用免费，超了再上付费档，从不裸奔。
我还会留一个不联网的本地小模型当底线。网络不稳或者账号抽风时，简单的改写活它顶上，不耽误事。海外服务偶尔抽风，有备胎心里不慌。
上个月我写一篇行业分析，先让 ChatGPT 出十个角度，挑三个让 Claude 各扩成小节，里面的图表截图扔给 Gemini 读，让它指出哪根线在掉。全程没切出几个标签页，一小时出初稿。分工跑顺之后效率是真上来了。
选模型我越来越不看榜单分数。榜单测的是平均能力，我要的是它在具体活上稳。同一个模型，换个提示词顺序，出来的东西天差地别，这比换模型更值得花时间琢磨。我也试过全用一个模型包办，结果是长文丢段落、看图答非所问，分开之后反倒每个更稳。
每周我还会复盘一次哪个模型偷懒。哪段活它答得糊弄，我就把它从那个场景里拿掉，换更靠谱的顶上。工具是死的，搭配是活的。我每季度清一次便签。哪些模型掉队了、哪些新出的好用，我更新一遍，不抱着旧搭配不放。工具在变，习惯也得跟着动。
遇到新模型我先小用再上主流程。不盲信宣传，实测它在我的具体活上稳不稳，再决定替不替老的。你手头现在主要卡在哪类活？写、读还是查？告诉我，我把对应的组合和提示词顺序给你列细。