選擇的核心差異在於
「任務是否涉及真實系統的狀態改變」。如果企業的需求只是撰寫 Email 範本或整理會議摘要,通用 AI 就能處理得非常好;但若任務需要「執行動作」,例如直接更新 CRM 欄位、自動分派工單或扣減庫存,專用模型才能確保精準度。
評估時可參考以下三個層面:
- 資料安全與合規性:金融、醫療或公家機關等敏感產業,無法隨意將資料傳遞至外部通用 AI 的 API,選擇能在企業信任邊界內運行的專用模型是必要條件。
- 流程複雜度:如果客服與業務流程包含 3 個以上的跨系統步驟,專用模型透過流程模擬訓練,大幅降低了「指令執行錯誤」的風險。
- 長期運作與穩定度:通用 AI 雖然上手快,但每次呼叫都需要昂貴的 Token 費;專用模型雖然前期部署門檻較高,長期運算成本與任務成功率會更具優勢。