GPT-5 vs Gemini 3
深入解析兩大頂尖模型的架構差異與最佳實踐策略。
關鍵差異
GPT-5
Gemini 3
知識庫策略
被動查詢像查字典。適合精確檢索特定條目（RAG）。
主動理解像讀完整本書。適合跨文件融會貫通（長 上下文）。
範例數量
精簡為上 (少樣本)重質不重量。提供具代表性的範例即可。
多多益善 (多樣本)越多越好。它能從大量資料中自動歸納模式。
指令位置
彈性放開頭或結尾皆可，都能精準抓到意圖。
建議放結尾受「近因效應」影響，最後講的事情記得最清楚。
預設個性
專業簡潔預設即為專業風格，廢話較少。
需微調預設較熱情多話。若需專業感，需加上「請直接回答」指令。
GPT-5：精準的執行者
最佳適用場景
當你的 Agent 需要嚴格遵守 SOP、執行精確的邏輯判斷，或是需要與外部工具（如 API）進行複雜互動時，GPT-5 是最佳選擇。它的「推理路由器」能自動判斷何時該快、何時該深思熟慮。
開發建議
在設計 提示詞 時，善用「觸發條件 → 執行動作」的格式。例如：「當用戶詢問價格時（觸發），請先確認幣別（動作）」。這能讓 GPT-5 的邏輯鏈條更穩固，減少「幻覺」發生。
Gemini 3：全能的創作者
最佳適用場景
當你的 Agent 需要處理大量文件、圖片或影片，或是需要進行創意發想、跨領域整合時，Gemini 3 的「原生 多模態」優勢就出來了。它能像人類一樣同時「看」圖、「讀」文，理解複雜的上下文。
開發建議
Gemini 3 喜歡「看過程」。在 提示詞 中要求它「展示你的思考步驟」（Show Your Work），不僅能提升準確度，還能讓你更容易除錯。另外，別忘了它有超大的上下文視窗，把整本手冊丟給它讀也沒問題！
實際案例：客服退款流程
任務：判斷用戶是否符合退款資格，並撰寫回覆信件。
GPT-5 寫法
結構化指令# 工作流程
1. [觸發] 用戶要求退款 → [動作] 檢查購買日期。
2. [觸發] 超過 7 天 → [動作] 拒絕並引用條款 A。
3. [觸發] 7 天內 → [動作] 詢問退款原因。
為什麼有效： 明確的「觸發/動作」邏輯確保 GPT-5 嚴格按照 SOP 執行，不遺漏任何步驟。
Gemini 3 寫法
思維鏈引導# 指令
請展示你的思考過程：
1. 從截圖中辨識購買日期。
2. 對照 PDF 中的條款，解釋為何符合或不符合。
3. 根據上述結論撰寫信件。
直接開始分析，不要寫開場白。
為什麼有效： 利用多模態能力（讀取截圖）並強制要求展示推理過程，能驗證邏輯是否正確。