? 选模型前，先搞懂 GPT-3 Playground 里的 “四大金刚”

咱开发者打开 GPT-3 Playground，第一眼看到的就是模型选择下拉框，里面通常躺着 Davinci、Curie、Babbage、Ada 这四个 “老熟人”。别看名字挺绕，其实它们的核心区别就仨：能力强度、响应速度、使用成本。

Davinci 是这四个里的 “大哥”，参数规模最大，理解复杂指令、处理逻辑嵌套的能力最强。就拿代码生成来说，如果你要写一段带递归逻辑的 Python 算法，或者给一个复杂的 Java 框架补全接口，Davinci 往往能一次出活，甚至能帮你考虑到边界情况。但它也有缺点 —— 慢，而且贵，每 1000 个 token 的成本差不多是其他模型的 5-10 倍。

Curie 算是 “二哥”，能力比 Davinci 稍弱，但胜在性价比高。如果你的代码任务不算特别复杂，比如写个简单的 SQL 查询语句，或者给 JavaScript 函数加个注释，Curie 完全能搞定，速度还比 Davinci 快不少。很多中小团队做内部工具开发时，Curie 是常用选项。

Babbage 和 Ada 就属于 “轻量选手” 了。Babbage 适合处理重复性高、逻辑简单的代码任务，比如批量生成 HTML 标签，或者把 JSON 格式转成 CSV。Ada 则是速度最快、成本最低的，适合对响应时间敏感但精度要求不高的场景，比如给代码片段加个基础注释，或者生成简单的变量命名建议。

记住，这四个模型没有绝对的 “好” 与 “坏”，只有 “合不合适”。选对了，既能提高效率，又能省下不少 token 费用。

? 代码生成场景下，模型选择的 3 个核心指标

搞清楚模型基本情况后，具体到代码生成，咱得盯着三个指标看：逻辑完整性、语法准确率、上下文连贯性。

逻辑完整性指的是生成的代码能不能实现预期功能。比如你让模型写一个 “用户登录验证” 的函数，Davinci 可能会考虑到密码加密、session 存储、错误重试这些细节；而 Ada 可能只给一个最基础的 if-else 判断，漏掉验证码或密码过期的逻辑。所以，如果你的代码涉及业务核心逻辑，比如支付流程、数据权限控制，优先选 Davinci 或 Curie。

语法准确率就好理解了 —— 生成的代码能不能直接运行，有没有少个括号、漏个分号，或者调用了不存在的库。这点上，Curie 和 Davinci 表现差不多，尤其是对 Python、JavaScript 这类主流语言，语法错误率能控制在 5% 以内。但 Babbage 和 Ada 偶尔会出些 “低级错误”，比如在 Java 里用 Python 的缩进规则，这时候就得自己多检查一遍。

上下文连贯性对长代码生成特别重要。比如你分步骤让模型写一个完整的 React 组件，先定义 state，再写生命周期函数，最后加样式。Davinci 能记住前面定义的变量名和函数结构，后面生成的代码会保持一致；而 Babbage 可能写到一半就忘了前面的命名规范，导致前后冲突。所以生成超过 50 行的代码时，尽量别用 Ada 和 Babbage。

? 实战第一步：根据代码任务复杂度 “对号入座”

咱拿实际场景举例，看看不同复杂度的代码任务该怎么选模型。

最简单的场景：生成单句代码或基础片段。比如 “写一个 Python 打印当前时间的语句”，或者 “生成一个 MySQL 查询所有用户的 SQL”。这种情况下，Ada 完全够用，响应快，成本几乎可以忽略。我试过用 Ada 生成 100 条类似的简单代码，总成本还不到 1 分钱，效率比自己手动敲快多了。

中等复杂度场景：生成带简单逻辑的函数。比如 “写一个 JavaScript 函数，判断一个字符串是否包含数字”，或者 “用 Java 写一个计算阶乘的方法”。这类任务 Curie 是性价比之王。我之前做一个工具类库时，用 Curie 生成了 20 多个工具函数，除了有 3 个需要微调参数，其他直接能用，比自己写节省了近 2 小时。

高复杂度场景：生成多文件关联的代码或复杂算法。比如 “基于 Django 框架写一个用户注册 - 登录 - 权限管理的完整模块”，或者 “实现一个带缓存机制的 Redis 操作工具类”。这种时候别犹豫，直接上 Davinci。我见过有团队用 Curie 搞这类任务，结果生成的代码里，模型忘了在视图层调用序列化器，导致整个流程跑不起来，回头改的时间比重新写还长。

还有个小技巧：如果拿不准任务复杂度，可以先拿 Ada 跑一遍，看看输出结果。如果逻辑混乱、错误太多，就换成 Curie；要是 Curie 还是搞不定，再上 Davinci。这样能最大程度节省成本。

⚙️ 除了模型本身，这些参数也影响代码生成效果

选好模型后，Playground 里的几个参数设置也得注意，它们能让模型输出更贴合你的需求。

Temperature（温度） 是最关键的参数之一，范围 0-1。数值越低，生成的代码越 “保守”，重复度高但准确率高；数值越高，越 “放飞”，可能会有创新写法，但错误率也会上升。写核心业务代码时，建议设 0.2-0.3，比如处理支付逻辑，稳比花里胡哨重要；如果是写测试代码或者想看看新的实现思路，设 0.6-0.8 试试，说不定有惊喜。

Max tokens（最大 token 数） 得根据代码长度预估。比如生成一个 100 行左右的 Python 脚本，大概需要 800-1000 个 token，这里就可以设 1200（留 20% 缓冲）。要是设少了，模型可能写到一半戛然而止，比如一个 for 循环还没写完就断了，还得重新生成。

Top P 这个参数和 Temperature 有点像，但更侧重 “概率累积”。简单说，设 0.5 的话，模型只会从概率总和前 50% 的候选词里选；设 1.0 则会考虑所有可能。写代码时建议设 0.9，既能保证一定的灵活性，又不会太离谱。

Stop sequences（停止序列） 对代码生成特别有用。比如你生成 Python 代码时，可以把 “```” 设为停止序列，这样模型生成完代码块就会自动停下，不会额外输出解释性文字，省得你手动删。

? 提示词（Prompt）写得好，模型少 “翻车”

同样的模型，不同的提示词，生成的代码质量能差出一个档次。咱开发者写提示词，得抓住三个核心：明确目标、给足上下文、指定格式。

明确目标就是别让模型猜。比如别写 “帮我写个排序算法”，改成 “用 Python 实现快速排序算法，要求时间复杂度 O (n log n)，包含对空列表和重复元素的处理”。后者给出的细节越多，模型越能精准发力。我之前试过，模糊的提示词让 Curie 生成了一个冒泡排序，加了细节后，直接给出了符合要求的快速排序，还附带了注释。

给足上下文对多文件代码生成尤其重要。比如你要生成一个 Vue 组件的 methods 部分，最好在提示词里加上 “该组件已定义 data 为 { list: [], isLoading: false }，需要生成 handleAdd 和 handleDelete 两个方法，分别用于添加列表项和删除指定索引项”。模型知道了前面的变量定义，生成的方法才不会出现 undefined 错误。

指定格式能减少后续修改成本。比如可以写 “生成的代码需包含：1. 函数定义 2. 3 行以内的功能说明 3. 2 个测试用例，用 ### 分隔各部分”。这样模型输出的内容结构清晰，你直接复制粘贴就能用，不用再手动整理。

另外，要是生成的代码有错误，别直接换模型，先改提示词。比如模型生成的 SQL 语句少了 GROUP BY，你可以在提示词里加一句 “注意：查询结果需要按 user_id 分组，使用 GROUP BY”，通常第二次就能出对的。

? 实战案例：用 Davinci 生成一个 Python 数据清洗脚本

咱来个具体例子，看看完整流程怎么走。需求是：生成一个 Python 脚本，处理 CSV 格式的用户行为数据，包含去重、缺失值填充、日期格式转换三个功能。

第一步，选模型。这个任务涉及多步逻辑处理，还得调用 pandas 库，属于中等偏上复杂度，直接选 Davinci。

第二步，设置参数。Temperature 设 0.3（保证逻辑严谨），Max tokens 设 1500（预估脚本长度），Stop sequences 留空（不需要提前停止）。

第三步，写提示词：“请生成一个 Python 数据清洗脚本，处理用户行为 CSV 数据（字段包括 user_id、action_time、action_type、duration）。要求：1. 去重（保留第一条重复记录，重复判定条件：user_id 和 action_time 相同）；2. 缺失值处理（duration 缺失用平均值填充，action_type 缺失用 'unknown' 填充）；3. 将 action_time 从 'YYYY-MM-DD HH:MM' 格式转换为时间戳；4. 最后输出清洗后的 DataFrame 到新 CSV 文件。请包含导入库语句和关键步骤注释。”

点击生成后，Davinci 大概用了 8 秒，给出了一段代码。核心部分是这样的：

import pandas as pd
import time

读取 CSV 文件

df = pd.read_csv('user_behavior.csv')

去重：按 user_id 和 action_time 去重，保留第一条

df = df.drop_duplicates(subset=['user_id', 'action_time'], keep='first')

缺失值处理

df['duration'] = df['duration'].fillna(df['duration'].mean())
df['action_type'] = df['action_type'].fillna('unknown')

日期格式转换为时间戳

df['action_time'] = df['action_time'].apply(lambda x: int(time.mktime(time.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M'))))

保存清洗后的数据

df.to_csv('cleaned_behavior.csv', index=False)

这段代码直接能跑吗？我测试了一下，有个小问题：time.strptime 如果遇到无效日期会报错。这时候不用换模型，改提示词加一句 “注意：处理 action_time 时，需捕获无效日期格式的异常，用 NaT 替代”，重新生成后，Davinci 果然加上了 try-except 块，完美解决。

这个案例说明，就算是 Davinci，也可能漏细节，但通过优化提示词，完全能达到生产级使用标准。

⚠️ 避坑指南：这些场景别用 GPT-3 Playground 生成代码

虽然 GPT-3 模型很强大，但有些代码场景咱最好别依赖它，不然容易踩坑。

涉及安全敏感的代码，比如加密算法、权限校验逻辑。模型生成的加密代码可能存在漏洞，我见过用它生成的 AES 加密函数，居然把密钥硬编码在代码里，这在生产环境就是灾难。这类代码必须自己写，或者用经过审计的库。

需要极致性能的代码，比如高频交易系统里的订单处理函数。模型生成的代码更注重 “能跑”，但不会考虑内存占用、循环优化这些细节。之前有团队用 Curie 生成的排序算法，在大数据量下比手写的慢了 3 倍，最后还是得重构。

特定领域的冷门框架代码，比如某些工业控制软件的专用 SDK 调用。模型对主流框架（如 Spring、React）的支持很好，但冷门框架的文档训练数据少，生成的代码很可能调用错误的 API。

还有个容易被忽略的坑：别让模型生成 “一次性代码”。比如写个临时处理数据的脚本没问题，但如果是要长期维护的核心模块，必须自己通读并理解代码，不然以后出 bug 都不知道怎么改。

? 成本控制：用对模型，一年能省好几千

最后聊聊钱的事儿。很多开发者觉得 “token 不值钱”，但积少成多，尤其是团队规模大了之后，成本差异很明显。

给个参考数据：生成 100 行 Python 代码，Davinci 大概要 800 个 token，成本约 0.04 美元；Curie 只要 300 个 token，成本约 0.006 美元，差了 6 倍多。如果一个团队每天生成 1000 行代码，用 Curie 替代 Davinci，一年能省（0.04-0.006）×10×365≈1241 美元，差不多 8000 人民币。

怎么平衡成本和效果？有两个技巧：

一是 “分层使用”。简单任务（如注释生成、格式转换）用 Ada；中等任务（如单文件函数）用 Curie；复杂任务（如多模块逻辑）用 Davinci。别一刀切全用 Davinci。

二是 “先小后大”。测试阶段先用 Babbage 快速验证思路，确定方向没错了，再用 Curie 或 Davinci 生成完整代码。这样能避免在错误的方向上浪费高价 token。

另外，Playground 里有个 “Usage” 页面，能看到每个模型的消耗统计。每周花 5 分钟看一眼，要是发现某个模型用得特别多，就想想是不是能用更低阶的模型替代。

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