跟著這個判斷流程一路點下去，找出你該先補脈絡、調努力程度，還是換模型。
這次 Claude 給的結果不如預期，你想讓它變好。
脈絡都給足了，還是錯，這代表病根不在上游。
選出比較符合的症狀，看它該調哪個設定。
漏讀檔案、沒跑測試、沒複查就交卷、多步任務做一半就停。
脈絡給足了、也明顯努力過了，還是很有自信地答錯，或遇到細節很深的 bug、陌生領域、架構決策。
讓 Claude 多讀幾個檔案、多跑測試、多驗證一輪才回報，而不是急著交卷。
最常見於你把努力程度設在預設值以下時。多數任務其實直接用預設值就夠，努力程度更適合當成依工作型態設定的長期偏好，而不是逐任務調整的旋鈕。
Sonnet 換 Opus，Opus 還是卡住換 Fable，讓知識、推理與能力上限更高的模型接手。
大模型更擅長處理模糊指令，小模型則需要明確具體的指示才容易成功。真正困難的多步驟任務上，模型貴但幾步到位，總成本可能反而更低。
如果你一直用大模型，但手上工作已經例行化一段時間，往下降級通常能提速、省錢，而且不損品質。例行任務上，大小模型都做得對，大模型還會多做驗證、單價又高，這時降級用小模型是純省錢。