先把结论说在前面：
做提示词优化，最实用的策略不是“找一款万能模型”，而是：用 1 个强模型做设计和评审 + 1 个便宜模型做大量实验。
下面我给你一个可以直接照着用的“模型选择 & 组合”实战指南。

一、先搞清楚：你要的是哪种“优化”？

一般有三类需求（可以多选）：

  1. 帮自己写更好的 Prompt

    • 让模型当“提示词顾问”，帮你改写、精简或结构化提示词。

  2. 自动化对大量 Prompt 做生成、打分、筛选

    • 比如：几百个提示模板、几十条业务样本，自动选出表现最好的那几条。

  3. 为一个目标模型做专属优化

    • 例如上线服务是某个小模型（如 gpt-4.1-mini / Llama 3.1-8B），你想用大模型帮它“量身裁剪”提示词。

不同目标 → 选模型侧重点不一样：

目标更看重
手动写好 Prompt智能强、理解复杂场景好
自动批量优化成本、速度 + 一定的“评审能力”
给某个目标模型定制两个模型的“思维风格”相近（同家族尤佳）

二、模型世界快速扫一眼（2025 视角）

1. 闭源“顶级智力型”模型（适合做 Prompt 设计师/评审官）

  • OpenAI GPT-5.1 / GPT-4.1 系列

    • GPT‑5.1：定位为最强推理 & 代码 & Agent 模型，适合复杂任务与多步推理。(OpenAI)
    • GPT‑4.1：1M token 超长上下文，指令遵循、工具调用和长文档理解都很强，很适合做“评审官”和高质量示范输出。(OpenAI)

  • Anthropic Claude Sonnet / Sonnet 4.5 系列

    • Sonnet 4.5：主打 Agent、编码和长任务执行，200K 上下文，非常适合做“长流程任务 + 代码相关 Prompt 优化”。(Claude)

这类模型的特点：
智力强、对复杂指令敏感、上下文能力强 → 非常适合作为 Prompt 设计 / 评估的主力。

2. 实用型中小模型（适合作为“被优化对象”或线上服务）

  • OpenAI 的小模型（如 gpt-4.1-mini、o 系列小模型等）：成本低、延迟小，适合高 QPS 业务。(OpenAI)
  • 各家云上的 “标准/经济” 模型：Azure OpenAI、Google Gemini 的基础版本等，一般对简单指令已经足够。(Microsoft Learn)

典型用途：

大模型帮你写 / 优化 Prompt，小模型实际在线上处理用户请求。

3. 开源/自托管模型（Llama 等）

  • Llama 3.1 / Llama 4 系列

    • Llama 3.1：8B、70B、405B 等规格，适合自托管和私有化场景。(Hugging Face)
    • Llama 4 Scout / Maverick：新一代 MoE 架构模型，兼顾性能和成本，已经能在很多 benchmark 上接近或超越闭源模型。(The Verge)

优点：可私有化、可本地部署、可针对业务继续精调；
缺点：需要自己准备算力和运维，对 Prompt 的“宽容度”通常略逊顶级闭源模型。

三、如何为“提示词优化”搭模型组合？

模式 A：强模型 + 便宜模型（最推荐）

适用： 你有线上业务 / 高 QPS，需要压成本。

  • 强模型（如 GPT‑5.1 / GPT‑4.1 / Claude Sonnet 4.5）

    • 用来：

      1. 生成候选 Prompt 模板
      2. 作为“评审官”给每条 Prompt 打分 + 写改进意见
      3. 帮你总结“通用写法准则”（prompt style guide）

  • 小模型（如 gpt‑4.1‑mini 或其它经济模型）

    • 用来：

      1. 真正在生产环境响应用户
      2. 在自动评测环节承担“大量测试样本”的执行

核心思路：用贵的模型做“头脑”，用便宜的模型做“体力活”。

模式 B：同家族大小模型配对

适用： 已经确定用某一家厂商，希望效果更稳。

例子（类似思路即可）：

  • OpenAI：GPT-4.1 设计和评审 Prompt → gpt-4.1-mini 上线
  • Anthropic：高级 Sonnet（4.5）设计与评审 → 标准/小号 Sonnet 上线
  • Meta：Llama 大号（405B / 70B）做 Prompt 设计 → Llama 小号（8B / Scout）上线(Hugging Face)

优点：

  • 同家族模型“思维方式”相似，在大号模型上调出来的 Prompt，迁移到小号模型往往效果更好。

模式 C：纯开源/本地部署

适用：

  • 数据绝不能出网（强合规/隐私要求）
  • 你有 GPU/算力资源

建议：

  • 用 Llama 3.1 / Llama 4 大号模型（云上或本地）做 Prompt 生成 + 评估
  • 用中小号 Llama 部署在生产
  • 必要时对模型再做少量精调，把“提示词风格”固化进模型权重中(DeepWiki)

四、选择模型时，你应该考虑的 6 个关键维度

当你在挑模型做“提示词优化引擎”时，重点看这 6 个问题：

  1. 数据能不能出公司网络？

    • 不能 → 优先考虑 Llama 等开源自托管，或厂商提供的“私有云部署”版本。
    • 能 → 直接用 GPT‑5.1 / GPT‑4.1 / Claude Sonnet 4.5 这类顶级模型，体验最省心。

  2. 预算：每次实验能花多少钱？

    • Prompt 优化通常会跑很多轮 AB 测试 + 评估，所以：

      • 强模型只负责“少量高价值任务”（生成模板、给评语）
      • 大规模测试交给小模型

  3. 延迟 / QPS 要求

    • Prompt 设计过程：可以稍慢
    • 用户侧在线服务：要快，所以更适合小模型或压缩模型。

  4. 任务类型

    • 写代码、重构、生成测试 → GPT‑5.1 / GPT‑4.1 / Claude Sonnet 4.5 这类在 coding benchmark 上表现非常好。(OpenAI)
    • 长文档问答 / 汇总 → 长上下文模型（GPT‑4.1、Claude Sonnet 4.5、Llama 3.1/4 高配）。(OpenAI)
    • 纯分类 / 结构化抽取 → 小模型已经足够；提示词更重的是“格式和指令清晰度”。

  5. 是否需要工具调用 / Agent 能力

    • 如果 Prompt 优化的对象本来就要调用工具（搜索、数据库、RPA），
      更适合选在“工具调用/Agent”设计上比较成熟的模型，比如 GPT‑5.1、Claude Sonnet 4.5 等。(OpenAI)

  6. 生态和开发便利性

    • 文档是否好用、SDK 是否完善、是否有 Playground、是否支持提示词版本管理等，都会影响你迭代速度。(OpenAI Cookbook)

五、如何用“强模型”具体做提示词优化？

下面这套流程，你可以几乎照抄到自己的系统里：

Step 1：用强模型生成候选 Prompt

输入给强模型：

  • 任务描述（你希望模型做什么）
  • 若干典型输入/输出示例
  • 约束（语言、风格、格式等）
  • 目标模型信息（比如：gpt‑4.1-mini，或 Llama‑3.1‑8B）

让强模型输出：

  1. 3–10 条不同风格的提示词模板
  2. 每条模板适合的场景说明（更保守 / 更有创意 / 更注重格式等）

Step 2：用目标模型 + 测试集做批量评估

  1. 准备一批真实的业务样本（10–200 条不等）。
  2. 对每条 Prompt × 每条样本，调用 目标模型（上线用的那个）获取输出。
  3. 收集结果，形成一个「Prompt × 样本」的矩阵。

Step 3：再用强模型做“评审官”

把上面那堆结果切块喂给强模型，让它针对每条 Prompt：

  • 打一个综合评分（如 1–10）
  • 从这些维度：准确性、完整性、一致性、安全性、用户可读性等
  • 产出一份结构化评语和改进建议（比如 JSON）

这一块等价于请一个“超强 AI 评审员”帮你看几百条对话，并总结哪条 Prompt 更稳。

Step 4：循环迭代（自动/半自动）

根据评审结果，你可以：

  • 自动让强模型“根据评语改写 Prompt，在原基础上提 3 个新版本”；
  • 然后再回到 Step 2 做下一轮测试。

如此循环 2–4 轮，一般能得到比手写好得多的 Prompt 模板。

六、不同场景下的推荐策略（可直接照搬）

1. 聊天机器人 / 助手类

  • 优化引擎：GPT‑4.1 / GPT‑5.1 / Claude Sonnet 4.5

  • 上线模型：中小模型（如 gpt‑4.1-mini / Llama 小号）

  • 特别关注：

    • “角色设定 + 安全边界提示词”
    • 统一输出格式（方便前端渲染）

2. 代码生成 / 重构 / Code Review

  • 优先选在 官方说明中明确强调 coding 能力 的模型（GPT‑4.1、GPT‑5.1、Claude Sonnet 4.5 等）。(OpenAI)

  • Prompt 优化重点：

    • 语言环境（Java / Python / …）
    • 代码风格、异常处理策略、日志规范
    • 是否允许改动接口签名、性能/安全优先级等

3. 长文档问答 / 总结

  • 选 “长上下文 + 推理强” 的模型（GPT‑4.1、Sonnet 4.5、Llama 3.1/4 大号）。(OpenAI)

  • Prompt 优化点：

    • 明确说明“只能根据文档回答，不要编造”。
    • 让模型先“分段思考再总结”，减少遗漏。

七、小结：一句话行动建议

如果你现在就想动手搭一套“提示词优化流水线”，可以直接采用：

**GPT‑4.1 / GPT‑5.1 / Claude Sonnet 4.5（选一个做“设计师 + 评审官”）

  • 你线上实际要用的小模型（无论是 gpt‑4.1-mini、Gemini 标准版还是 Llama 小号）
  • 上面那套 4 步循环（生成候选 → 目标模型测试 → 强模型评审 → 自动迭代）。**

如果你愿意告诉我你现在主要用的是哪家模型（比如只用 OpenAI，或只能用本地 Llama），我可以帮你画一张更具体的模型选择决策树 + 示例 Prompt 模板，直接贴进你的代码或配置里用。