企业官网建设流程全解析

1. 为什么我放弃了"全上大模型"的土豪玩法

先说结论：大模型想思路、小模型写代码这套组合拳，核心不是"省钱"，而是"把合适的活儿交给合适的模型"。我是在连续踩了三次坑之后才彻底想明白这件事的。

第一次踩坑是接了个内部工具项目，需求挺简单——解析Excel报表、生成PDF、塞进企业微信机器人。我当时图省事，全程用GPT-4级别的大模型API来写，prompt写得也很随意。结果月底账单出来，光是API调用就烧掉了将近200美元，而且代码质量并没有想象中那么高。大模型确实能理解复杂业务逻辑，但写一些模板化的CRUD、正则、文件读写时，它杀鸡用牛刀，还动不动给你"自由发挥"出多余的依赖。

第二次踩坑是反过来的——想省钱，全用小模型。结果遇到个稍微复杂的SQL联表查询优化，小模型给出的方案明显有逻辑硬伤，我在里面硬是排查了两个小时，最后发现是它生成的JOIN条件少了个索引字段。那次之后我意识到，纯粹在"模型大小"上做单选题，根本就不是正确的解题方式。

第三次踩坑最有启发。我尝试在一个项目里同时接入多个模型，让大模型做架构设计和任务拆解，小模型负责具体函数实现。第一版就跑通了，而且成本骤降——之前每天烧掉6-7美元，组合拳之后每天不到1.5美元。更意外的是，代码质量反而更稳定了，因为分工明确之后，大模型不用分散精力去写那些低难度代码，小模型也不会被超出能力范围的任务带跑偏。

这三次经历让我总结出一个核心判断：AI编程的成本和效率，本质是个"任务分级"问题。就好比你不会让架构师去填报销单，也不会让实习生去设计系统架构——模型选择也应该按任务的认知复杂度来分层。

所以这篇文章，我想把我实际跑通的这套"大模型想思路、小模型写代码"的工作流完整拆给你看。没有任何厂商赞助，也没有夸大其词的噱头，就是一套我可以每天打开终端就在用的方法。适合这几类人看：

• 独立开发者，API成本敏感，但又不想牺牲代码质量
• 小团队技术负责人，想把AI编程落地到日常开发流程里
• 对AI编程感兴趣但被"模型越大越好"洗脑，想换个思路的从业者

我先把整套架构画在脑子里，然后一步步说清楚：选哪些模型、用哪些工具、怎么设计任务拆解流程、踩过哪些坑、以及最终实际效果如何。