你好，我是郑工长。
最近，我被问得最多的一个问题是：“现在这么多AI产品，眼花缭乱，到底该怎么选？哪个才是最强的？”
这是一个好问题，但也是一个错误的问题。
为什么？因为当我们在问“哪个最强”时，我们已经默认自己需要一把“屠龙刀”。但现实中，我们可能只是需要一把“水果刀”去削苹果。用屠龙刀削苹果，不仅笨重、昂贵，而且效果未必好。
作为工程师，我们选择工具的逻辑，从来不是“哪个最强”，而是“哪个最合适”。
在AI时代，这个逻辑依然适用，甚至更为重要。我这里有一套用了20年的技术选型“三板斧”，对于选择AI产品，同样有效：
第一板斧：定义“任务边界”
在你被任何酷炫的Demo吸引之前，先问自己一个最本质的问题：我到底要让AI干一件什么事？
- 是单一、高频、标准化的任务吗？（比如，从财报中提取特定字段）
- 那么你需要的可能是一个专门优化的、便宜的API模型，而不是一个通用的聊天机器人。
- 是开放、复杂、需要创造力的任务吗？（比如，帮你构思一篇营销文案）
- 那么你需要的可能是一个能力更全面的通用大模型。
清晰地定义任务边界，能帮你排除掉至少80%的选项。
第二板斧：评估“成本结构”
这里的成本，绝不仅仅是API调用那几分钱。它是一个综合的结构：
- 金钱成本： API费用、订阅费、私有化部署的硬件成本等。
- 时间成本： 你的学习成本、团队的集成开发成本、调试和优化的时间。
- 迁移成本： 如果未来你要更换AI服务商，把数据和逻辑迁移出来的难度和成本有多大？
选择一个最便宜的，但需要你花一个月去研究文档的AI，可能远不如选择一个稍贵但半天就能集成完毕的AI。
第三板斧：验证“效能比”
这是最关键的一步。我们追求的不是“性能”，而是“效能比”（Performance-to-Cost Ratio）。
- 一个99分的AI模型，成本是100元。
- 一个90分的AI模型，成本是1元。
如果对于你的任务来说，90分已经“good enough”（足够好），能解决80%的问题，那么那个1元的模型，就是你的最优解。
不要为了那额外的9分，去付出100倍的成本。
一个工程定律：
完美的解决方案不存在，存在的只有在特定约束下（时间、成本、人力），效能比最高的解决方案。
所以，朋友们，别再追逐“最强”的AI了。回到你的问题本身，用这“三板斧”去找到那个最适合你的、能最高效解决你问题的AI工具。这，才是工程师的思维方式。
