一句话结论：简单的活别上重模型——不是效果更好，只是更贵更慢。
用 WorkBuddy 干活，你很快会发现一个现象：同一个界面里，处理不同的事，速度和花费差别很大。WorkBuddy 提供了不同档位的模型供你切换，但很多人从头到尾只用默认那一个，结果要么简单任务等半天，要么复杂任务解得不透彻。模型选型的意思，就是根据活的轻重，挑一个合适的模型来干——这不是炫技，而是实打实地省时间和省额度。这一篇就讲清楚，什么活该用轻量模型，什么活必须上深度模型，以及怎么组合最划算。
为什么需要这个技巧
为什么要把模型选型当回事？第一，额度不是无限的。复杂模型每轮消耗的额度远高于轻量模型，把「翻译一句话」「改个标点」这类活也丢给它，额度会肉眼可见地缩水。第二，时间是隐性成本。轻量模型响应更快，等半分钟和等三秒，累积起来一天能差出不少。第三，效果并不总随模型变强而变好——简单任务用深度模型，反而容易画蛇添足，给你一堆不必要的展开。反过来，长文稿撰写、代码调试、策略复盘这类需要多步推理的活，用轻量模型常常答不到点子上。所以选对模型，本质是让每一份算力和每一分钟都花在刀刃上，既不浪费，也不将就。
怎么做：分 4 步走
1. 先判断活的轻重
拿到任务先花两秒归类：是短问答、翻译、格式调整、简单改写这类一眼能判定的轻活，还是长篇文稿、代码编写、策略复盘、复杂推理这类需要深度思考的活。归类越准，后面选模型越省心。一个简单标准：如果三句话能说清要什么、对错也容易判断，多半是轻活。
2. 轻活交给轻量模型
翻译、改写、整理要点、调格式这类任务，用轻量模型就够了。它响应快、成本低，结果质量并不比深度模型差。比如把一段会议记录压成五条要点，或者把英文邮件译成中文，根本用不上深度模型的推理能力，强行上重模型只是更慢更贵。
3. 重活交给深度模型
长文稿撰写、代码生成与调试、方案复盘、涉及多步因果推断的分析，这类任务建议用深度模型。它需要更长的上下文和更强的推理来保住逻辑连贯与判断质量。像「写一份行业趋势报告并给出落地建议」这种开放且长链的任务，轻量模型容易写得空泛，深度模型才扛得住。
4. 指令一次写完整
无论用哪种模型，反复来回修改都比一次性写清需求更费额度。把目标、输入、输出、约束四要素一次讲全，让模型一轮就到位。同类需求尽量在同一轮对话里说完，别为每件小事新建会话——上下文越完整，模型越不需要返工。
可直接复制的指令
适用场景：轻量模型做翻译改写
把下面这段中文产品介绍译成英文，保持专业语气，不超过 120 词：……适用场景：深度模型做方案复盘
基于 @Q3复盘.md，做一次策略复盘：先列出三个核心问题，再给每个问题根因和两条可落地建议，输出 Markdown。适用场景：混合用法先框架后批量
先用深度模型给出这份周报的提纲与关键结论，再用轻量模型把其中五条工作记录分别改写成简洁的汇报口吻。实战案例
假设你是一名运营，早上要处理三件事。第一件：把昨天直播的弹幕热词整理成十条要点——这是轻活，你切到轻量模型，下指令「整理以下弹幕为十条要点，每条不超 20 字」，十秒拿到结果。第二件：写一份本月活动复盘报告，要分析转化漏斗并给下月策略——这是重活，你切到深度模型，附上 @活动数据.csv 和要求，拿到一份结构完整的报告。第三件：把报告里二十条用户反馈改写成给产品团队的精简摘要——又回到轻量模型批量处理。一天下来，你既没为简单活浪费额度，也没让复杂活掉链子，整体效率和成本都更稳。
常见误区
误以为越强越好
很多人默认深度模型效果一定更好，于是什么都用它。但轻活上深度模型常会过度展开，把「翻译一句话」扩成一段带背景的小作文，反而要你再删。按活的轻重选，才是正解。
频繁切换会话
每件事都新建对话，上下文断裂，模型反复重新理解背景，额度白白消耗。同类或连续的需求，尽量留在同一轮里说，只在主题彻底无关时才开新会话。
指令太碎导致来回
把需求拆成十次短指令，比一次写全更费。尤其深度模型，一轮把目标、输入、输出、约束讲清，它就能一次成型，省的额度和时间远超你想象。
进阶玩法
进阶玩法是「拆着用」：用深度模型把复杂任务的框架、关键判断、风险点先定下来，再把其中大批量的格式化、润色、翻译交给轻量模型。比如一份长报告，深度模型出提纲和每个章节的要点，轻量模型负责把原始素材扩写成段落、统一语气、压字数。另一种组合是配合「专家」：先选对应领域的专家定调，轻量模型做后续批量执行。这样既不损失质量，又把额度压到最低。
小结
模型选型的核心就一句话：轻活用轻量，重活用深度，指令一次写全。它不复杂，却能让你每天的额度和时间都花在刀刃上。养成动手前先归类的习惯，效率会肉眼可见地提升。
← Day18 Claw 远程控制：用手机遥控你的电脑 | Day20 一句话出 PPT，中途还能改 →
本系列 30 篇已全部上线，系列完整目录见：WorkBuddy 30 天技巧 · 总目录