选择 AI 工具时，功能越多不一定越适合。建议按下面五层，从需求到退出成本逐层判断。
第一层：任务价值
先回答三个问题：
- 这个任务发生频率有多高？
- 每次耗时或错误成本有多大？
- 即使 AI 只能改善 30%，是否仍值得投入？
低频、低价值、强依赖个人偏好的任务，不必急着引入新工具。
第二层：输出质量
用真实样本测试，而不是看演示视频。至少比较：
- 正确性与遗漏率；
- 对中文、专业术语和长上下文的处理；
- 输出稳定性；
- 是否能解释失败原因；
- 人工复核需要多久。
把“第一次效果惊艳”和“连续 20 次稳定可用”分开评价。
第三层：工作流适配
检查它是否能进入你的现有流程：
- 输入能否批量导入；
- 输出格式是否可控；
- 是否支持 API、Webhook 或自动化平台；
- 能否与文档、表格、知识库和协作工具连接；
- 多人协作时权限是否清楚。
如果最后仍需大量复制粘贴，实际节省可能远低于预期。
第四层：风险与治理
重点关注：
- 数据是否用于训练；
- 数据存储地区与保留周期；
- 账号、团队和访问权限；
- 敏感信息能否脱敏；
- 内容版权与商业使用条款；
- 模型错误是否会造成真实损失。
高风险场景需要人工审批、日志和回滚机制。
第五层：总拥有成本与退出成本
价格不只是月费，还包括学习、迁移、维护、审核和故障处理。问自己：
- 一年总成本是多少？
- 核心数据能否完整导出？
- 如果产品停服或涨价，多久能切换？
- 团队知识是否被锁在某个专有格式中？
最小评测表
给每项按 1～5 分打分：任务价值、质量、稳定性、集成、隐私、安全、总成本、可迁移性。
先做 7～14 天小规模试用，再决定是否进入正式工作流。
欢迎回复你正在比较的两个工具。最好附上真实任务和样本，而不是只问“哪个更好”。