OpenAI模型命名与选择指南 - OpenAI模型命名混乱且缺乏规律性，存在GPT系列（如GPT-4.0、GPT-4.5、GPT-4.1）和o系列（如o1、o3、o4、4o）等多种命名方式，导致用户选择困难[4][5] - 模型数量增加加剧用户选择恐惧症，简单任务可能过度使用高配模型，复杂任务可能选错低配模型[6] 卡帕西模型选择指南核心观点 - 卡帕西发布指南解决用户模型选择问题，通过场景化分类明确不同模型的适用性[8][9] - o3是高性能推理模型，适合重要或复杂任务（如专业税务问题），40%的使用场景选择该模型[10][11][16] - 4o适用于日常中低难度问题（如食物营养查询），占40%使用场景[12][15] - GPT-4.1擅长代码修改与完善，但不适合从零编写程序[17][18] - 深度研究功能基于o3优化，适合需要多链接分析与总结的任务，需通过对话框选项启用[19][20][21] 用户使用场景与模型匹配 - 日常快速查询首选4o，研究型任务首选o3，创意类任务推荐GPT-4.5[24][25] - 用户反馈显示o4-mini性能接近o3且速度更快，但卡帕西建议通过重要性二分法优先选择o3或4o[32][33] - 开发者认为模型选择错误不影响结果，但放弃思考会限制AI工具的价值拓展[37] 行业痛点与用户反馈 - 用户普遍质疑OpenAI未实现模型自动调用功能，强制手动选择增加使用门槛[34] - OpenAI因产品市场匹配（PMF）优势忽视命名优化，指南发布缓解部分用户痛点[35][36]