| 社交帖文變體、廣告 copy、eDM 主旨、A/B 測試素材 |
| 小型流程自動化 | GPT-5 nano | OpenAI API 文件列有 GPT-5 nano 模型頁;是否適合某個任務,仍要用自己資料驗證。 | 分類、標籤、摘要、簡短改寫、內容資料整理 |
| 圖片與視覺素材 | 獨立評估 image generation | OpenAI 有獨立的 image generation 指南,圖片能力唔應該用文字模型選型取代。 | 社交配圖、商品概念圖、廣告視覺草圖、圖文內容流程 |
要做真正跨供應商排名,至少要核實模型可用性、價格、延遲、上下文限制、輸入輸出能力,仲要用真實市場推廣任務逐一測試。今次可引用來源主要係 OpenAI API 文件,所以本文只喺呢個可查證範圍內,討論 GPT-5.4、GPT-5.4 mini、GPT-5 nano 同圖片生成文件支持到的選型方向。
換句話講,重點唔係宣布某個模型「全市場第一」,而係將可查證資料轉成 marketing team 真正用得着的工作分配。若果你要比較其他供應商,最好用同一批品牌素材、同一套評分標準、同等質素的官方資料重新測試。
如果任務涉及品牌定位、內容企劃、長文、YouTube 腳本、Podcast 逐字稿整理,或者 campaign brief 拆解,GPT-5.4 可以放入第一輪測試名單。可查證依據係:OpenAI API 文件列有 GPT-5.4 模型頁,模型總覽亦將 GPT-5.4 標示為最新方向。
適合優先用 GPT-5.4 測試的工作包括:
評估時唔好只睇第一版輸出順唔順眼。更實際的指標係:它能否理解品牌限制、減少人工改稿時間,以及多輪修改後仍然保持語氣同邏輯一致。
好多市場推廣流程唔係要一次寫出一篇完美長文,而係要快速產出大量可測版本。GPT-5 mini 文件寫明,它比 GPT-5 更快、成本更低;OpenAI 亦建議多數新的低延遲、高流量工作負載由 GPT-5.4 mini 開始。
因此,GPT-5.4 mini 可以優先放喺以下任務測試:
呢類任務唔應該只用「文字靚唔靚」評分。更應同時記錄速度、批量穩定性、人工修改時間,以及每個可發布版本的成本。若內容涉及品牌聲譽、法規或敏感議題,仍然要保留人工審核。
比較穩陣的做法,是先用低風險、可驗收、重複性高的任務測試,例如:
呢類任務要先定好驗收標準:分類是否一致、摘要有冇漏走關鍵資訊、標籤是否真係可用、格式是否穩定。如果輸出會直接影響對外發布內容,就唔應該完全跳過人手檢查。
如果內容工作包括社交配圖、商品概念圖、廣告視覺或者圖文企劃,選型唔可以只停留喺文字模型。OpenAI 提供獨立的 image generation 指南,代表圖片生成應該被當作單獨能力去測,而唔係用「邊個文字模型最好」一題帶過。
實務上,可以將圖片工作流拆成三層:
呢種拆法比單純更換文字模型可靠,尤其適合需要長期維持視覺一致性的品牌內容流程。
正式導入之前,唔好只睇模型名稱或者官方定位。更好的方法,是拎團隊每日真係會處理的素材,做一輪小型評測。
建議流程如下:
如果你需要一套可查證、風險較低的 2026 起步方案,可以先咁樣分工: