模型家族概览：GPT、推理模型与开发者向模型
用最短时间理解不同模型系列的定位、差异与常见用法。
模型与能力更新：2026-03-06模型 / 概览 / 选型
为什么会有多个模型系列
不同任务对“质量、速度、成本、推理深度、工具能力”的要求不同，因此会提供多个模型系列供你选择。
在实践中，先用满足目标的最小成本方案跑通流程，再逐步升级，往往更稳。
常见模型系列（概念层）
以下是常见的分法，具体命名与可用性以官方模型列表为准。
- GPT 系列：通用高质量生成，适合写作、总结、结构化输出与工具调用。
- 推理模型（o 系列）：更擅长复杂推理、多步规划、数学与编程推断，通常更慢、成本更高。
- 开发者向模型（例如 Codex 系列）：更面向工程化与长程编码工作流。
- 多模态与语音类模型：用于图像理解、音频输入输出、实时交互等。
选型的三个问题
每次选模型前先问自己这三件事，能减少大量试错。
- 你的成功标准是什么（准确性、格式稳定性、延迟、成本上限）？
- 这个任务是否需要强推理（多步推断、证明、复杂代码推断）？
- 你是否需要工具调用（函数调用、结构化输出、检索/搜索、电脑操作）？