LibTV 页面上的模型名和官方发布名是两套写法。生成页选择栏里写的是站内代号，官方发布名只在模型说明里出现。判断用没用 GPT Image 2，看三处：选择栏代号、参数页的模型字段、出片后的元信息。
选择栏是判断模型的第一处证据。生成页左侧或顶部有一排模型卡片，卡片上写的是站内名，短的像 Fast、Pro、Image，长的会带版本号。站内名是给用户选的，不等于官方发布名，两者对不上是常态。
把鼠标停在卡片上，右侧会弹一段说明，里面写着这枚模型的能力范围：出图、图生视频、文生视频、是否支持首尾帧。说明里如果出现官方模型名，以那一段为准，卡片标题只当简称看。
同一个账号下，文生视频和图生视频的可选模型不一样。文生视频的池子偏重镜头语言，图生视频的池子偏重首帧一致性。站在文生视频页看模型列表，看不到图生视频专用的那几个，反过来也一样。
判定方法很直接：把同一段提示词分别丢进两个入口，看出片风格是否一致。风格差得远，说明用的是两个池子；风格接近，说明共用一套底座。做系列内容时以首帧为准，选图生视频池里首帧一致性标注清楚的那一枚，比追求模型新更重要。
有的生成记录只写「默认」，不写模型名。这时看导出后的元信息，或者看参数页里那一行 model 字段。字段值是站内代号，拿去和模型说明页对照，能定位到具体是哪一枚。
三处对不上时以参数页为准，元信息会被转码改掉，说明页更新滞后。
不同模型的扣分不一样。图像类模型按张扣，视频类模型按秒乘分辨率扣，同一段 5 秒、1080P 的片子，换一枚模型会多扣一倍。
做法是先看扣分预览再提交。生成按钮旁边有一行小字，写着这次提交要扣多少，换模型时这行数字会跟着变。把三枚模型的预览扣分记下来，除以各自的出片合格率，得到单条可用成片的真实成本，按这个数选模型，而不是按名字里的版本号选。
站内代号承担的是产品分层，官方名承担的是版本标识，两套命名各管一件事，所以对不上。同一枚官方模型在站内会同时出现在两个档位里，靠参数区分，比如是否支持音频、是否支持首尾帧。
核对顺序三步：先在模型说明页找官方名，再回生成页看代号，把两者记在一张表里。遇到代号升级（尾号变了），先跑一条对比片，参数一致的情况下比较出片质量，再决定要不要换。别按版本号大小判断强弱，版本号跟能力不是同一条线。
显示的是站内代号，不是官方发布名。代号短、好记，方便在档位之间做区分。要找官方名，把鼠标停在模型卡片上看说明，或者进模型说明页对照。两套名字指向同一枚模型时，能力和扣分也一致；指向不同模型时，以参数页的代号为准，说明页更新滞后。
要改。不同模型对提示词结构的响应不一样，偏重镜头语言的模型吃运动描述，偏重首帧一致性的模型吃外观描述。换模型后先保留原提示词跑一条，再按差异补两句，把运动、镜头、光线分开写。一次只改一处，出片对不上时才知道是哪句起的作用。
看题材。人物特写、产品细节这类要求稳定的题材，默认模型出片合格率高的就留着，换模型省不下钱。快速运镜、镜头切换多的题材，换到吃运动描述的模型上，废片率会降。判断标准是同一提示词连跑三条的合格条数，不是单看某一条出得好不好。
能，在生成记录的详情里。每条记录右侧有参数入口，点开列出提示词、比例、时长、模型四项。翻历史记录的用处是复盘：把合格成片的模型代号统计一遍，出现次数最多的那一枚就是你的稳定配方，下次直接选它，不用每次试。
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