值班记录：给两款GPT模型分派今晚的十二张工单

十二张待办，先写清交班条件

今晚积压了十二张工单：补测试、整理报错、修改登录逻辑，还有一项跨文件重构。选择GPT-6.1 Sol还是GPT-6 Astra，应该从这些工作开始。模型按输入和输出等用量计费，但一次调用便宜，不等于一张工单做完便宜。

先给每张工单写明验收条件。例如，登录修复必须保留现有权限检查，重构必须通过相关测试。条件越明确，越容易判断模型交回来的东西能否使用。

常规工单让GPT-6 Astra先试单

可以先把范围清楚的任务交给GPT-6 Astra，例如根据已有规则补测试、解释一段报错、修改单个函数。这是试运行的分工，不代表它必然更便宜或更快；实际表现要看当前报价和你的代码。

• 提供必要代码、预期行为和测试命令，让模型有明确的完成标准。
• 记录调用费用、修改轮数和人工检查时间，确认结果能否直接进入审核。

复杂工单给GPT-6.1 Sol一次验证机会

涉及多个模块、需求存在歧义，或前一次修改反复失败时，可以让GPT-6.1 Sol尝试同一任务。先要求它指出依赖关系和待确认条件，再提交修改，便于审核者发现遗漏。

如果它减少了返工，较高的调用费用也可能值得；如果结果没有改善，就没有理由仅凭名称升级。这里的分工需要用工单验证，不能当作固定的能力排名。

交班账单按验收通过的任务计算

挑几张有代表性的历史工单，让两款模型使用相同材料完成。比较时既看测试是否通过，也看是否遗漏需求。把失败调用、重复发送上下文和人工修补一起计入，才能知道每完成一张工单实际付出了多少。

随后保留有效的分工：稳定完成的任务继续使用原模型，连续失败的任务先补充信息，再决定是否换模型。

用Relay365集中试单并记录用量

需要在多个模型之间试单时，Relay365的按量付费中转服务适合集中接入。它支持Codex等工具及OpenAI SDK，便于沿用现有开发流程；具体模型价格和可用性应以使用时的平台信息为准。

可以创建一个Relay365账户，从少量真实工单开始，分别记录两款模型的费用与验收结果。下一班沿着这份记录派单，就有依据决定每笔预算花在哪里。