北京
大多数人用AI，其实不会只用一个模型。有人擅长写代码，有人擅长做研究，有人语气更对味，还有人胜在便宜。理由千奇百怪，模型列表也越拉越长。麻烦随之而来：多个界面、多份订阅，来回切换。
但这件事有解。只要工作台选对了，你完全可以把所有常用模型塞进同一个屋檐下。我这么用了一段时间，回不去了。
为什么值得把所有模型放在一起
先说钱。订阅制是固定月费，用多用少一个价，超出限额还可能额外收费。API则是按token计费。对普通用户来说，API几乎总是更便宜的那一方。
举个例子：按GPT-5.4的API费率，一次典型的来回对话大约花掉1美分。也就是说，你一个月要发到2000条左右，API的花费才会超过20美元的订阅套餐。2000条是什么概念？每天60多条，天天如此。
当然，如果你整天用顶级模型跑长对话，这个账会翻过来。大多数人落在哪个区间不好说，但对我来说，API几乎总是更划算。
再说能力。没有哪个模型在所有事情上都最强，而且这个"最强"每隔几个月就换人。把所有常用模型放在一处，你就不必绑定某一家公司，可以随时挑当下最好的那个。顺带一个好处：某家服务商今天状态不好，你也不用跟着遭殃。
还有一个我此前没想过的隐私细节。Anthropic默认不用API的输入输出做训练，OpenAI的API也是同样做法，除非你主动选择共享。本地模型更进一步——我发给它的东西根本不会离开我的电脑。API保留聊天记录的时间通常也比App更短，甚至不留。
搭一个能装下所有模型的工作台
你需要的只有两样：API密钥，和一个好用的工作台工具。
首先要找一个能接受多家服务商的AI工作台。理想情况下，它还允许你在同一个对话里跑多个模型，不过这算加分项。
LibreChat和Open WebUI在这方面都做得不错，但它们是给自托管准备的，两条路都绕不开Docker。如果你不想折腾复杂的自托管，AnythingLLM和Jan是更简单的桌面安装版。我选的是Cherry Studio，主要因为喜欢它的界面，今年也已经拿它测过多个模型。它开源，Windows、Mac、Linux都能跑。
配置过程基本就是粘贴API密钥。在设置的"模型提供商"里，每一家（OpenAI、Anthropic等等）都有一个填密钥的字段，填完之后拉取模型列表。记得打开右上角的开关真正启用模型——我一开始没看到这个，折腾了很久才让它们跑起来。
LM Studio已经内置为提供商，所以只要它的服务器在运行，Cherry不用密钥就能找到我的本地模型。OpenRouter也在里面，如果你想用一个密钥调用200多个模型，走这条路。
Cherry Studio真正让我喜欢的是对话里的多选功能。你勾中的每个模型都会从同一个提示词发出各自的请求，同时作答。回复下方还有布局切换器，可以像VSCode那样分屏。
多模型组合能做的事比想象中多
对比是最明显的用法，大概也是多数人会用这套配置做的事。把同一个提示词同时发给Opus、GPT和Gemma，谁容易跑偏一眼就能看出来。对我来说，跑偏的是Gemma 4 E4B，相比其他旗舰模型，它的粗糙感藏不住。所以这套配置也很适合拿本地模型和云端模型对打。
它还能帮你缩小选择范围。Opus 4.7成了我做设计工作的首选，GPT-5.2 Thinking则承接了我大部分的研究和综合整理。语气也是考量因素——有些模型写出来的东西就是更接近我期待的聊天机器人回应，不把它们并排放在一起，很难判断。
当然，Gemma 4负责那些需要交给AI的私密事务，比如帮我跟踪一笔财务事项。哪些文档和提示词真正离开我的机器，完全由我控制。让Gemma先跑一遍也能压低API账单，因为有些事根本不需要重量级旗舰出手。
我经常做的另一件事，是让一个模型做东西，再让另一个模型来挑刺，因为它们漏掉的地方往往不一样。这同时也是一个粗略的幻觉检查。如果一个模型言之凿凿，另外两个不背书，通常就是我该自己去查一查的信号。模型可能同时出错，所以三个都同意并不能证明什么，但出现分歧通常值得再看一眼。
Cherry Studio还有一些不绑定单一模型的工作区功能。助手可以保留自己的系统提示词，所以我能直接换掉运行它的模型，不用重建任何东西。知识库同理，把它和本地模型搭配使用（再加上一个本地嵌入模型，这点很容易忘），私人文档就能留在我的电脑上。
最后，Cherry Studio还有一个图像工作区，可以接入……
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