o1 與 GPT-4o 的完美搭配：打造高效 AI 商業寫作流程
最近在網路上開始看到一些關於 OpenAI o1 / o1 pro 推論模型的操作心得與技巧教學。不過，大部分內容偏向說明推論模型與大型語言模型的使用差異，例如直接給出你期待的結果，而非依賴 CoT（Chain of Thought，思維鏈）提示技巧等相關資訊。然而，經過我長時間實際使用推論模型進行寫作後，發現它背後其實還有更多系統性的操作方法，非常值得大家一起深入探討。
此外，我也一直覺得目前還缺少一篇更深入的文章，來與大家交流我們對推論模型的體悟。因此，今天決定將這段時間以來的實際體驗和心得進行整理，與大家分享這些透過親自實驗所得到的觀察與思考。
它跟 ChatGPT 有什麼不一樣？
有些人會把 o1 拿來跟 GPT-4 / GPT-4o 模型做比較，甚至一開始有人認為 o1 模型根本是垃圾，認為它根本並沒有比 GPT-4o 模型還要好。但其實 o1 比較像 ChatGPT 家族中的「推理子系統」。
簡單來說，o1 擅長的，是透過它內建的 CoT（Chain of Thought）思維鏈 來做縝密的推論。也因為它在「背後」就會自動分解邏輯步驟，所以我們反而不需要把所有的推理過程都寫死在提示裡。只要先想清楚，你最終想得到的目標是什麼、需要哪些背景資訊，然後給它一段明確的 Brief，o1 就會幫你在後台進行多階段推理，再把結果一次拋給你。
如果你想更認識 o1 的背景和安全考量，可以看看以下三篇我覺得還不錯的參考資源：
OpenAI O1 System Card：解釋 o1 是怎麼訓練的、以及它的安全機制。
Reasoning with o1 - DeepLearning.AI：主張「與其教 o1 怎麼想，不如告訴它你想要什麼」。
o1 isn’t a chat model (and that’s the point)：作者一開始覺得它像聊天機器人時很笨，後來把它當「報告產生器」才驚覺它的強大。
為什麼「提示工程」在 o1 上不太管用？
我自己在操作 o1 的時候，最大的感受就是：它雖然跟 GPT-4/GPT-4o 同屬一個家族，但使用方法真的差很多。
像 GPT-4/GPT-4o 或其他聊天模型，我們常會用冗長的提示詞，甚至要求它「一步步思考」。可是在 o1 這邊，如果你把每一個推理步驟都硬塞進提示裡，反而容易造成效果不佳。這是因為 o1 的推論機制在內部運行，加上官方也不想公開完整的思維過程（安全與私密考量），所以對我們使用者來說，最好的做法是：「我先明確告訴你，我想要什麼、要用在什麼情境」，接著就讓 o1 自己去思考。這種模式，也被一些開發者形容成「Don’t write prompts; write briefs」。
讓 o1 和 GPT-4 互相搭配，有沒有什麼好處？
很多朋友會問：「我都已經有 GPT-4 或 GPT-4o 了，為什麼還要多一個 o1？」
舉例來說，GPT-4o 相對擅長生成比較優美、口語流暢的對話文字，可是如果你需要在寫作過程中進行嚴謹的邏輯推論、歸納分析，O1 就會比較得心應手。
尤其在商業寫作領域，像是企劃書、提案書、行銷文案、數據分析報告等等，往往需要條理清晰、脈絡分明，還得精準回應客戶需求。這時候，我們可以先用 o1 模型忙拆解結構、理清流程，再讓 GPT-4o 來負責對話，潤飾語句、優化文風，等於是「一人（機）負責邏輯推演，一人（機）負責優雅表達」。這樣的分工，才更能夠讓我們整體的應用更加流程且讓不同的模型各司其職、有效的利用資源。
從寫作到「智慧流程」：自動化才是真正的落地
其實，光是有兩個模型幫忙生成文字，還不算真正完成「自動化」。
想像一下，你要做一份客製化的提案書：除了撰寫內容，還要整合過往的成功案例、比對新客戶需求、剪貼調整、審稿修正，最後排程寄出給對方……這些事情全做完，可能就要好幾天了。
但如果把 O1 + GPT-4o 搭配自動化平台（例如 Make、Zapier），我們就能從素材調用、初稿生成、校稿，到排程寄送，整個流程半自動或全自動化。這就是我最近在規劃的「商業寫作 × 智慧流程」整合思路：把推理力、寫作力和流程控管力結合起來，才能真正幫企業省時又省力。
如果想進一步學習或觀摩，可以參加我的線上分享會
我們正在籌備一場名為「AI 商業寫作：精準寫作 × 智慧流程」的線上分享會，主要會展示：
為什麼商業寫作對 o1 而言是絕佳的發揮舞台（它的邏輯推理，真的能省下我們許多腦力）。
我們如何把 o1 + GPT-4o + 自動化平台串接，完成從「範本生成」到「自動寄送」的整合流程。
實際操作範例：像是如何先用人工逐步模擬 o1 模型的最佳應用方式並且如何與 GPT-4o 模型做一個簡單的整合，並且最後再透過自動化平台，將整個可能的系統化整合做一個整合示範，最後一鍵送到客戶信箱。
如果你對這個分享會感興趣，歡迎先填寫這個【關注註冊表】。正式開放報名時，我會第一時間用 Email 通知你！
你也可以更深入學習：STORM 課程 & No Code AI 課程
除了這場分享會，如果你想更進一步把這些技巧用在專案上，我也整理了兩種課程資源給你參考：
進階開發者 → STORM 長文寫作開發課程
適合有技術背景、想建立紮實的自動寫作系統基本觀念和大型語言模型整合方案輪廓（像 Agentic 機制、RAG 等進階概念）的朋友。這門課會帶你打造一個完整的 LLM Agentic 寫作系統，包含如何應用 搜尋、RAG 以及多代理人討論整合的框架。
新手／非 IT 人員 → No Code AI 智慧中心課程
如果你不想碰程式碼，只想用 AI 來優化日常工作或做流程自動化，目前也有「自學方案」可以讓你用更輕鬆的方式入門。搭配後續的分享會，其實就能形成一套完整的「AI 寫作 + 流程自動化」模式，幫你在工作上省下很多時間。
O1 與 GPT-4o 其實是「同一個家族」的兩顆強大腦袋：一個偏向推論、一個偏向聊天。把它們搭配起來，再接上自動化工具，你會發現原本繁瑣的商業寫作流程可以大幅精簡，而且更精準。如果你也想嘗試這種「左腦推理、右腦表達」的雙模型作業，不妨先填寫關注表，或參考 STORM、No Code AI 兩門課程，看哪個最適合你的需求。
期待之後在分享會上，能跟你更深入討論 o1 怎麼用、怎麼跟 GPT-4o 配合、怎麼把企業流程自動化。
有了這些 AI 幫手，我們就能更專心在那些真正需要創造力、判斷力的工作上，一起推進到「推論模型的全新時代」！