替换大语言模型并非即插即用：揭秘模型迁移中的隐性成本

替换大语言模型 ( LLMs ) 应该很简单，不是吗？毕竟，如果所有模型都能理解“自然语言”，从 GPT-4o 切换到 Claude 或 Gemini 应该只需更换 API 密钥……对吧？

实际上，每个模型对提示的解读和响应方式各不相同，这使得迁移过程远非顺畅。那些将模型切换视为“即插即用”的企业团队，往往会遇到意想不到的退化问题：输出失常、 Token 成本激增或者推理质量发生变化。

本文探讨了跨模型迁移中隐藏的复杂性，从 Token 化细节和格式偏好到响应结构及上下文窗口性能。基于实操比较和真实测试，本指南详细解析了当你从 OpenAI 迁移到 Anthropic 或 Google 的 Gemini 时会发生什么，以及你的团队需要注意哪些问题。

理解模型差异

每个 AI 模型家族都有各自的优劣。需要考虑的一些关键方面包括：

Token 化差异 — 不同模型采用不同的 Token 化策略，这会影响输入提示的长度以及其总成本。

上下文窗口差异 — 大多数旗舰模型允许 128K Token 的上下文窗口；然而，Gemini 则将这一数值扩展到了 1M 甚至 2M Token。

指令遵循性 — 推理模型倾向于接受较为简洁的指令，而聊天风格的模型则需要清晰明确的指令。

格式偏好 — 某些模型偏好 Markdown 格式，而其他模型则倾向于使用 XML 标签进行格式化。

模型响应结构 — 每个模型生成响应的风格各异，这将影响响应的冗长程度以及事实准确性。有些模型在“不受限制地表达”时（即不受特定输出结构限制）表现更优，而其他模型则偏好类似 JSON 的输出结构。有趣的研究表明结构化响应生成与整体模型性能之间存在相互作用。

从 OpenAI 迁移到 Anthropic

设想一个实际场景：你刚刚完成了对 GPT-4o 的基准测试，现在 CTO 希望试试 Claude 3.5。在做出任何决定之前，请务必参考以下注意事项：

Token 化差异 所有模型提供商都宣称每 Token 成本极具竞争力。例如，一篇文章展示了 GPT-4 在 2023 年至 2024 年之间 Token 化成本如何在一年内大幅下降。然而，从机器学习 ( ML ) 从业者的角度来看，仅仅根据声称的每 Token 成本来做模型选择往往具有误导性。

一个实际案例对比了 GPT-4o 与 Sonnet 3.5，展示了 Anthropic 模型的 Token 化器在处理文本时的冗长性。换言之，Anthropic 的 Token 化器往往将相同的文本输入拆分成比 OpenAI 的 Token 化器更多的 Token。

上下文窗口差异 每个模型提供商都在努力支持更长的输入提示。然而，不同模型可能对不同的提示长度有不同的处理方式。例如，Sonnet-3.5 提供了高达 200K Token 的更大上下文窗口，而 GPT-4 的上下文窗口为 128K。尽管如此，有观察发现 OpenAI 的 GPT-4 在处理最长至 32K Token 的上下文时表现最佳，而 Sonnet-3.5 的表现则在超过 8K 至 16K Token 的提示下有所下降。

此外，有证据显示，即便在同一模型家族内，不同的上下文长度在性能上也存在差异 —— 对于相同任务，较短的上下文通常表现更好，而较长的上下文则可能导致性能下降。这意味着，用另一个模型替换当前模型（无论是否属于同一系列）可能会带来意外的性能偏差。

格式偏好 不幸的是，即使是当前最先进的大语言模型也对微小的提示格式异常敏感。这意味着，无论是否包含 Markdown 或 XML 标签等格式规范，都可能显著影响模型在特定任务上的表现。

多项实证研究表明，OpenAI 模型更倾向于使用包含章节分隔符、强调标记、列表等 Markdown 格式的提示。而与之相对，Anthropic 模型则更喜欢使用 XML 标签来划分输入提示的不同部分。这一细微差别为数据科学家熟知，并在公共论坛中有大量讨论（例如：有没有人发现提示中使用 Markdown 会有所不同？、如何将纯文本格式化为 Markdown、使用 XML 标签来构建提示）。

更多见解请参考 OpenAI 与 Anthropic 分别发布的官方最佳提示工程实践。

模型响应结构 OpenAI 的 GPT-4o 模型通常倾向于生成 JSON 结构化的输出。而 Anthropic 模型在响应时，则往往严格遵循用户提示中要求的 JSON 或 XML 架构。然而，对模型输出结构进行硬性要求或放宽限制，需要根据具体任务以及模型的实际表现进行调整。在模型迁移过程中，修改原期望的输出结构也会涉及对生成响应后处理流程的微调。

跨模型平台与生态系统 大语言模型的切换绝非表面看上去的那么简单。鉴于这一挑战，各大企业正逐步加大力度提供解决方案。诸如 Google（Vertex AI）、Microsoft（Azure AI Studio）以及 AWS（Bedrock）等公司，正积极投资于支持灵活模型编排和强大提示管理的工具。

例如，在 Google Cloud Next 2025 上，Google 宣布 Vertex AI 允许用户使用超过 130 个模型，通过扩展的模型花园、统一的 API 访问以及新功能 AutoSxS，实现对不同模型输出的头对头比较，并提供关于何种模型输出更优的详细见解。

标准化模型与提示方法论 在不同 AI 模型家族之间迁移提示需要细致的规划、测试和迭代。只有了解每个模型的细微差别并相应地调整提示，开发者才能确保平稳过渡，同时保持输出质量和效率。

机器学习从业者必须投资于稳健的评估框架，详细记录模型行为，并与产品团队紧密合作，确保模型输出符合最终用户的预期。最终，标准化和形式化的模型与提示迁移方法论将使团队能够为他们的应用构筑长远的发展基石，利用不断涌现的最佳模型，为用户提供更可靠、具上下文感知能力且成本高效的 AI 体验。