简述
AI更新太快导致我们不知选择什么使用更好？本文对比了新模型o1系列和Claude-3.5-sonnet的一些特点，针对不同开发场景提供了选择建议，希望能为你提供一些模型选择的参考。
模型对比
o1系列:
优势：
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推理能力非常强，能够深入分析多个选项、考虑因素和约束条件。
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64k输出上下文，适合大规模重构和复杂项目。
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擅长一次性完成较大型的重构任务，没什么交互必要性（因为不支持连续对话）。
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在构思多个方案时表现出色，能够在单轮对话中推理多个选项，更有机会刷新到高质量的答案。
劣势：
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需要非常详细和明确的提问，对提示词的要求较高。
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对话能力较弱，不适合频繁交互和小规模任务。
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生成的代码可能包含语法错误，需要额外修复。
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输出可能过于冗长，需要进一步精简。
claude-sonnet-3-5:
优势：
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对话交互能力是传统AI的强项，适合渐进性的任务互动和上下文依赖严重的场景。
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快速响应，适合频繁交互和小规模任务。
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代码生成稳定性高，错误较少。
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理解能力强，不需要太过详细的提示词。
劣势：
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输出上下文限制，不适合大型的重构任务。
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在处理复杂、多方案分析时可能不如o1深入。
应用场景
基于上述特点，我们建议这么用：
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大规模重构和复杂项目规划：选择o1系列。利用其推理的能力和长文本输出，可以一次性完成复杂的重构任务或项目规划。建议先使用sonnet3-5进行初步连续对话询问，然后将整理好的需求和约束条件提供给o1进行深入分析和方案设计。
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日常编码和小规模任务：选择sonnet3-5。其快速响应和稳定的代码输出特性更适合日常编码工作。对于需要频繁交互和快速迭代的任务，sonnet3-5的对话能力可以提供更流畅的开发体验。
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多方案分析和决策：优先考虑o1系列。当需要权衡多个方案、考虑多种因素时，o1的深度思考和分析能力可以提供更有价值的答案。
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代码审查和优化：结合使用两个模型。可以先用o1进行全面的代码分析和优化建议，然后使用sonnet3-5逐步实施这些优化，并进行细节调整
工作流如下：
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使用sonnet3-5进行初步连续对话询问。
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将整理好的需求、约束和目标提供给o1，让它进行深入分析和方案设计。
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根据o1的分析结果，使用sonnet3-5进行具体的代码实现和迭代优化。
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对于复杂的代码段或关键组件，可以再次使用o1进行深入的代码审查和优化建议。
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最后，使用sonnet3-5进行最终的代码和细节调整。
成本方面o1可能会更贵一些，更节约的方式是选择中转API，纯官方API能节约大概60%的调用成本，推荐中转AI网站： https://one.mmwcy.cn/
总结
o1和sonnet3-5各有其独特的优势和适用场景。通过理解它们的特点并合理组合使用，开发者可以显著提升工作效率和输出质量。在实际应用中，应根据任务的性质、规模和复杂度灵活选择合适的模型，并采用最佳实践来充分发挥它们的潜力。随着技术的不断进步，我们期待这些模型能够在各自的优势领域继续改进，为开发者提供更强大、更智能的辅助工具。
原文地址：
实践中如何选择o1或sonnet3-5？ - 聚合AIAI更新太快导致我们不知选择什么使用更好？本文对比了新模型o1系列和Claude-3.5-sonnet的一些特点，针对不同开发场景提供了选择建议，希望能为你提供一些模型选择的参考。
https://juheai.qyiwl.cn/how-to-choose-the-o1-series-or-claude-connet-3-5-in-practice/
