別再亂寫Prompt了！Claude Workbench A/B測試實戰教學｜同一個模型 輸出品質差這麼多？Haiku、Sonnet、Opus三模型實測比較告訴你什麼時候該花錢

Claude Workbench是Anthropic官方的Prompt測試工具，不用寫程式就能A/B測試System Prompt、對比不同模型的輸出品質。這支影片手把手帶你學會兩個核心技能：用A/B測試科學優化Prompt，以及實測Haiku 4.5、Sonnet 4.6、Opus 4.6三個模型在不同任務的表現差異。

看完你會知道：什麼時候用便宜的Haiku就夠、什麼時候該上Opus，不再憑感覺選模型。

🔗 影片中提到的工具/資源：
- Claude Workbench（Console）：https://console.anthropic.com
- Claude模型定價頁面：https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
- Anthropic官方Prompt Engineering指南：https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview

📌 時間軸：
0:00 開場｜同一個模型，為什麼左邊像實習生、右邊像顧問？
0:41 Workbench是什麼？三個區域30秒帶你認識
1:26 為什麼你該學會測Prompt，而不是抄Prompt？
2:01 大對比實戰｜陽春Prompt vs 完整Prompt，output差多少
3:57 A/B測試核心方法：一次只改一個變數，逐步疊加
5:30 補充技巧｜同一題跑三次、換題交叉測試
6:11 模型對比｜Haiku、Sonnet、Opus三模型快速介紹
6:59 簡單任務測試：翻譯——三個模型幾乎一樣，省錢用Haiku
7:18 複雜任務測試：策略分析——Opus的洞察力強在哪
8:17 選模型的判斷方式｜一句話告訴你什麼時候用哪個
8:55 總結｜兩招讓你用AI不再碰運氣

在這支影片中，我們從最基礎的Workbench介面操作開始，示範如何撰寫System Prompt並進行A/B測試。你會看到，光是加一行「目標受眾描述」，AI的輸出語氣和用詞就會產生明顯變化。我們用「一次只改一個變數」的方法論，逐步疊加Prompt元素，讓每個改動帶來的效果都清清楚楚。

接著我們實測Claude三個等級的模型——Haiku 4.5（最快最便宜）、Sonnet 4.6（均衡首選）、Opus 4.6（最強推理）。透過簡單任務（翻譯）和複雜任務（頻道策略分析）兩個對照測試，你會親眼看到：簡單任務三個模型差不多，但複雜分析Opus的交叉比對能力明顯勝出。學會根據任務複雜度選模型，讓你的API費用花在刀口上。

💡 適合誰看：想提升AI使用效率的專業人士、正在考慮使用Claude API的開發者、想學會科學優化Prompt的人、不確定該選哪個Claude模型的使用者。

#Claude教學 #Workbench #SystemPrompt #AI模型比較 #Prompt優化

關於這個頻道：
我是YAHA，專注分享AI工具的實戰教學。不講廢話、不灌水，每支影片都讓你帶走可以直接用的技能。