产品团队挑大模型，很容易被一次漂亮的演示带偏。
让模型写一封邮件，几个候选都像模像样；换成真实任务，差别马上出来：有人漏掉 JSON 字段，有人识别错票据，有人会调用工具却传错参数，还有的回答不错，延迟和 Token 消耗却不适合高频业务。
所以，模型接进产品之前，我更愿意先安排一轮“试岗”：准备一组固定业务题，让候选模型在相同输入、相同提示词和相同输出要求下各跑一遍。这样看见的不是模型发布会上的能力，而是它在自己业务里的表现。
同一份题、同一套要求，模型之间的差别才容易看清。
一次演示，回答不了选型问题
通用问答很难替真实业务做决定。
客服系统在意语气是否合适，也在意它会不会承诺不存在的退款政策；信息抽取要看字段齐不齐，少一个订单号就可能让后面的流程停住；Agent 场景还要检查工具名、参数和调用顺序。图片理解也是一样，能描述图片，不代表能稳定读出发票、表格或设备铭牌里的关键内容。
团队需要的通常不是一张“谁更聪明”的排行榜，而是一份贴着业务写的答卷。
我会先从线上最常见、出错代价又比较明确的任务里抽样。数量不用很大，二三十条已经能暴露不少问题。敏感数据先脱敏，答案由业务同事确认，再把提示词、输入和预期结果固定下来。以后换模型、改提示词，仍然跑这套题。
先准备四类题
如果暂时不知道怎么开始，可以从这四类里各取几条：
- 客服回复：给出投诉、催单、退款咨询，检查事实、语气和边界。
- 结构化抽取：把合同、工单或商品描述转成约定的 JSON，检查字段、类型和缺失值。
- 图片理解：放入脱敏后的票据、截图或设备照片，核对文字与关键信息。
- 工具调用：提供查询订单、创建工单等工具，检查模型选了哪个工具、参数是否完整。
题目之间最好留一点难度差。既要有正常样本，也要放进缺字段、表达含糊、图片模糊和工具返回异常的情况。真实产品不会只遇到标准答案，试岗也不该只发简单题。
把测试题固定下来，后面的模型更换才有可比较的依据。
同一个入口，能把重复接入的时间省下来
多模型测试最烦的一段工作，常常发生在真正比较之前。
OpenAI、Anthropic、Gemini 的请求格式、鉴权方式和流式事件并不相同。若每加一个候选模型都写一套客户端，测试脚本很快会混进大量适配代码。最后你甚至说不清，结果差异来自模型，还是来自自己的接入实现。
蒲云 AI 提供统一的模型 API 入口，官网文档目前给出了 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 兼容方式，也说明了跨协议请求、响应与流式格式的自动转换。Function Calling / Tool Use 会在协议转换中映射，三类协议也都支持图片输入。对“同题多测”来说，这些能力的价值很朴素：测试脚本可以尽量保持不动，把候选模型 ID 换掉，再收集各自结果。
下面这段代码只演示基本思路，模型 ID 应从当前模型列表或GET /v1/models查询，不要长期写死一份旧清单：
importosfromopenaiimportOpenAI client=OpenAI(api_key=os.environ["PUYUN_API_KEY"],base_url="https://ai.tracup.com/v1",)defrun_case(model_id,messages):returnclient.chat.completions.create(model=model_id,messages=messages,temperature=0,)formodel_idincandidate_models:result=run_case(model_id,fixed_messages)save_result(model_id,result)这里没有所谓的“自动选出最好模型”。蒲云 AI 负责把入口和协议整理得更一致，业务团队仍要设计题目、核对答案，并决定什么结果可以上线。
入口统一后，评测脚本更容易保持一致；真正变化的是候选模型。
别只看答案好不好
人工看几条结果，只能判断“像不像能用”。准备上线时，最好把下面几项一起记下来：
| 观察项 | 具体检查什么 |
|---|---|
| 业务正确性 | 事实、字段、计算结果有没有错 |
| 结构稳定性 | JSON 能否解析，必填字段是否缺失 |
| 图片与工具 | 图片信息是否读对，工具名和参数是否正确 |
| 响应表现 | 首字等待、总耗时、超时和中断情况 |
| 使用成本 | 输入与输出 Token、单次任务费用 |
| 异常处理 | 429、上游异常、空响应时系统怎么处理 |
蒲云 AI 官网介绍的控制台可以查看 Token 用量、延迟、供应商状态和费用变化，也保留模型、Token、状态码等请求级记录。这些数据适合拿来补齐评测表，但不要把“网关能记录”误写成“网关会替业务判断质量”。客服回复有没有越界、合同字段有没有抽错，还是要由自己的规则或业务人员验收。
还要留意协议转换的边界。接口格式统一，不会抹平模型能力差异。某个模型支持的专有能力，也未必能在另一种协议下完整复现。蒲云 AI 的 FAQ 便明确写到，Claude 的 Extended Thinking 需要在 Anthropic 协议下调用 Claude 模型。涉及专有参数时，评测脚本要按官方说明单独验证。
选出候选后，先放一点真实流量
离线题库能筛掉明显不合适的模型，却覆盖不了所有线上输入。比较稳妥的做法是留下两三个候选，再用小流量观察一段时间。
这时重点看三件事：离线表现在线上是否保持；高峰期的延迟和错误是否可接受；真实的 Token 与费用是否符合预算。出现问题就回到对应样本，把它补进测试集。题库会慢慢变成一份属于自己业务的模型验收标准。
先用固定题筛选，再用真实流量确认，选型会比看一次演示踏实得多。
蒲云 AI 适合什么样的团队
一个只调用单一模型、请求量不大、短期也不准备更换供应商的小项目，直接使用原厂 API 往往更简单，没有必要多加一层。
当团队需要比较多个模型，或者业务里同时有文本、图片、结构化输出和工具调用，统一入口会省掉不少重复工作。模型更新后，原来的测试题还能继续跑；供应商状态变化时，排查也有统一的用量和错误记录可看。
这也是我觉得蒲云 AI 更合适的使用方式：先把它当成多模型试验台和统一入口，而不是把产品宣传页上的参数直接当选型结论。
把测试题、提示词和验收脚本留在项目里。下一次出现新模型时，不用再开会争论谁的印象更好，跑一遍就知道它适不适合这份工作。
资料核对：
- 蒲云 AI 官网
- OpenAI 兼容 API 文档
- 常见问题：协议转换、Function Calling 与 Vision
- 当前模型列表
