项目为什么选择当前模型？更换模型需要比较哪些指标

场景适配度：立项阶段选用顶级模型（如 GPT-4o）以验证可行性，落地阶段根据任务复杂度选择合适模型（如简单任务用小模型，复杂推理用大模型），以平衡性能与成本20。
成本与性能权衡：考量模型的推理速度、上下文窗口大小、Token 单价以及 API 调用频率限制20。
合规与安全：对于涉密或高合规要求场景，需选择支持私有化部署、具备算法备案的垂直模型或合规底座30。
更换模型需要比较的核心指标：
技术层指标：幻觉率（事实错误占比）、检索命中率、平均响应耗时7。
业务层指标：人工干预率（需修改或驳回的比例）、任务完成耗时、资源成本下降率7。
用户层指标：AI 结果采纳率、二次请求间隔时长7。
评估方法：必须通过“金标准数据集”（真实流量+要命场景加权）进行考卷测试，并配合 A/B 实验和反转实验（Reversal Experiment）来确立因果关系，确保新模型在核心场景不翻车89