AI員工運作技巧之一,小模型也可以立大功|老喬報|每週商業前沿探索:2026/10/11

主筆 | 2026-10-11 | 商業/科技前沿參考 老喬報, Joe Lin 林伯彥的自我回顧 | 1 minute of reading

本篇目錄(7 節)

你好,我是老喬

近期各位有沒有聽到 Jev 這個小模型?

老喬覺得這東西挺神奇的

並看到有朋友以電商的角度,運用 Jev 模型來做好會員貼標的工作

一開始沒感覺,直到這兩週在優化 AI 員工任務的時候

靈機一動

這不就是運用小模型的好機會嗎~

詳細的情境我放在網站上,歡迎詳讀與交流

GPT-4o mini 已經過時了

直到這幾天在檢視模型運作的時候

才發現年初使用的 GPT-4o mini 已經很老了 XD

在 AI 的推薦下,嘗試 Qwen、GLM 等模型

結果 GLM 在中文判讀的背景下

從成本、準確率都大勝

缺點是時間要久一點~

又一再地覺得技術進步之快~

運用 Cloudflare Workers AI 與 AI Gateway 作為模型部署中樞

原本老喬一直只知道 OpenRouter

那是一個模型集合器,透過該服務,可以連到很多不同的模型

這樣就可以很方便地管理費用、API 等資訊

換模型運用的時候也不錯

同時間也發現

Cloudflare Workers AI 搭配 AI Gateway,也可以集中串接模型與管理費用

充值手續費的部分,Cloudflare AI Gateway 是 5%;OpenRouter 則依方案不同,Standard 是 5.5%、Business 是 8%

Workers AI 本身也有每日免費額度可以用,免費與付費方案都有;部分模型需要付費,適用範圍以官方說明為準

又都在 Cloudflare 體系,整個是方便到不行啊~~~

Jev 的成本、效率、準確度都超強

老喬用 Jev 對比 Clef 兩種小模型

發現 Jev 的速度無可挑剔,Jev 花 0.3 秒判斷一件事,Clef 要花 3 秒 XDDD

兩者準確度都差不多

不過 Jev 這種使用情境必須要比較單純的場景

所以老喬現在是用流程去管控

先給 Jev 去判讀,不確定的用 GLM 協助

以老喬這套流程來看,比起之前 GPT-4o mini,成本下降了 40% 左右

整個覺得自己很厲害 哈哈哈

你怎麼運用 AI 員工呢?歡迎來吵吵我的 Grok bot

老喬新獲得 joelin@mail.grokbot.com

可是可以幹嘛呢?

歡迎寄信給我的 Grok bot

我也還不知道可以幹嘛🤣

各位想要來聽聽老喬的分享嗎?

歡迎回信給老喬~

人多我們可以舉辦線上分享會來交流

本文關鍵字:老喬報、AI 員工、Jev、Clef、GLM、Qwen、Cloudflare Workers AI、AI Gateway、OpenRouter、Grok bot

本篇摘要

老喬報 2026/10/11,分享優化 AI 員工的模型分工:單純判斷先交 Jev,不確定的再由 GLM 協助。老喬在自己的使用情境中觀察到 Jev 判讀約 0.3 秒、Clef 約 3 秒,整套流程相較先前使用 GPT-4o mini 成本下降約 40%。文中也分享 Cloudflare Workers AI 搭配 AI Gateway 集中管理模型與費用的便利,並邀請讀者交流 AI 員工的運用方式。

  • 老喬以 Jev 處理單純判斷,不確定的工作再交 GLM 協助。
  • 老喬本次使用心得:Jev 每件判讀約 0.3 秒,Clef 約 3 秒;速度與準確度依任務而異。
  • 依老喬本次稿件的使用心得,整套流程相較先前 GPT-4o mini 成本下降約 40%。
  • Cloudflare AI Gateway 統一帳單充值手續費為 5%;OpenRouter Standard 為 5.5%、Business 為 8%。
  • Workers AI 免費與付費方案都有每日免費額度,部分模型需要付費。
  • 詳細模型實測文章:https://joelin.cc/p/9897;Grok bot 聯絡信箱:joelin@mail.grokbot.com。

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