OpenAI模型命名与选择指南 - OpenAI模型命名混乱且缺乏规律性，存在GPT系列（如GPT-4.0、GPT-4.5、GPT-4.1）和o系列（如o1、o3、o4、4o）等多种命名方式，导致用户选择困难[4][5] - 模型数量增加加剧用户选择恐惧症，简单任务可能过度使用高配模型，复杂任务可能选错低配模型[6] 卡帕西模型选择指南核心观点 - 卡帕西发布指南解决用户模型选择问题，通过场景化分类明确不同模型的适用性[8][9] - o3是高性能推理模型，适合重要或复杂任务（如专业税务问题），40%的使用场景选择该模型[10][11][16] - 4o适用于日常中低难度问题（如食物营养查询），占40%使用场景[12][15] - GPT-4.1擅长代码修改与完善，但不适合从零编写程序[17][18] - 深度研究功能基于o3优化，适合需要多链接分析与总结的任务，需通过对话框选项启用[19][20][21] 用户使用场景与模型匹配 - 日常快速查询首选4o，研究型任务首选o3，创意类任务推荐GPT-4.5[24][25] - 用户反馈显示o4-mini性能接近o3且速度更快，但卡帕西建议通过重要性二分法优先选择o3或4o[32][33] - 开发者认为模型选择错误不影响结果，但放弃思考会限制AI工具的价值拓展[37] 行业痛点与用户反馈 - 用户普遍质疑OpenAI未实现模型自动调用功能，强制手动选择增加使用门槛[34] - OpenAI因产品市场匹配（PMF）优势忽视命名优化，指南发布缓解部分用户痛点[35][36]

核心工作流程 - 利用GPT-4o生成具有一致风格的3D卡片图片 通过JSON格式提示词实现变量参数化定制 仅需修改parameters部分即可快速生成不同内容[4][6][7] - 使用可灵1.6将静态图片转换为动态视频 采用首尾帧相同的方式生成360度水平轴旋转动画 形成完美循环效果[11][13][14] - 通过剪映进行专业级视频剪辑 采用曲线变速和智能补帧技术 结合子弹时间和蒙太奇变速使视频呈现流畅炫酷的视觉效果[18][20] JSON提示词架构 - 核心提示词采用结构化JSON格式 包含prompt主体描述、style风格定义和parameters参数变量三大部分[4][7][9] - 参数化设计允许快速生成同风格不同内容的图片 只需修改item_name、rarity、item_stats等7个核心变量[7][9][10] - 中英文混合提示词设计 材质描述和颜色描述使用中文确保AI准确理解 其他元素保持英文以符合国际卡牌惯例[9][10] 视频生成技术 - 可灵1.6视频生成需输入特定提示词 描述卡片水平轴旋转 like a coin 的 cinematic static shot 效果[13][14] - 视频生成存在抽卡机制 可能产生纯光效变化或纯旋转两种效果 需要多次尝试获取最佳结果[11][17] - 标准视频尺寸为1080px×1080px 高分辨率3D渲染 确保最终输出质量[10] 应用场景拓展 - 该方法可生成类似NFT的装备卡片 并配套背景故事和网站展示 增强整体价值表现[2] - 工作流适用于多种IP卡片创作 特别适合游戏装备类主题 视频表现力更强[4] - 最终成品极具高端赛博朋克收藏品特征 类似高端科技动画静帧截图 具有商业应用潜力[9][20]