LibTV 頁面上的模型名和官方發佈名是兩套寫法。生成頁選擇欄裡寫的是站內代號，官方發佈名只在模型說明裡出現。判斷用沒用 GPT Image 2，看三處：選擇欄代號、參數頁的模型欄位、出片後的元資訊。
選擇欄是判斷模型的第一處證據。生成頁左側或頂部有一排模型卡片，卡片上寫的是站內名，短的像 Fast、Pro、Image，長的會帶版本號。站內名是給使用者選的，不等於官方發佈名，兩者對不上是常態。
把滑鼠停在卡片上，右側會彈一段說明，裡面寫著這枚模型的能力範圍：出圖、圖生影片、文生影片、是否支援首尾幀。說明裡如果出現官方模型名，以那一段為準，卡片標題只當簡稱看。
同一個帳號下，文生影片和圖生影片的可選模型不一樣。文生影片的池子偏重鏡頭語言，圖生影片的池子偏重首幀一致性。站在文生影片頁看模型列表，看不到圖生影片專用的那幾個，反過來也一樣。
判定方法很直接：把同一段提示詞分別丟進兩個入口，看出片風格是否一致。風格差得遠，說明用的是兩個池子；風格接近，說明共用一套底座。做系列內容時以首幀為準，選圖生影片池裡首幀一致性標註清楚的那一枚，比追求模型新更重要。
有的生成記錄只寫「預設」，不寫模型名。這時看匯出後的元資訊，或者看參數頁裡那一行 model 欄位。欄位值是站內代號，拿去和模型說明頁對照，能定位到具體是哪一枚。
三處對不上時以參數頁為準，元資訊會被轉碼改掉，說明頁更新滯後。
不同模型的扣分不一樣。圖像類模型按張扣，影片類模型按秒乘解析度扣，同一段 5 秒、1080P 的片子，換一枚模型會多扣一倍。
做法是先看扣分預覽再提交。生成按鈕旁邊有一行小字，寫著這次提交要扣多少，換模型時這行數字會跟著變。把三枚模型的預覽扣分記下來，除以各自的出片合格率，得到單條可用成片的真實成本，按這個數選模型，而不是按名字裡的版本號選。
站內代號承擔的是產品分層，官方名承擔的是版本標識，兩套命名各管一件事，所以對不上。同一枚官方模型在站內會同時出現在兩個檔位裡，靠參數區分，比如是否支援音訊、是否支援首尾幀。
覈對順序三步：先在模型說明頁找官方名，再回生成頁看代號，把兩者記在一張表裡。遇到代號升級（尾號變了），先跑一條對比片，參數一致的情況下比較出片品質，再決定要不要換。別按版本號大小判斷強弱，版本號跟能力不是同一條線。
顯示的是站內代號，不是官方發佈名。代號短、好記，方便在檔位之間做區分。要找官方名，把滑鼠停在模型卡片上看說明，或者進模型說明頁對照。兩套名字指向同一枚模型時，能力和扣分也一致；指向不同模型時，以參數頁的代號為準，說明頁更新滯後。
要改。不同模型對提示詞結構的響應不一樣，偏重鏡頭語言的模型吃運動描述，偏重首幀一致性的模型吃外觀描述。換模型後先保留原提示詞跑一條，再按差異補兩句，把運動、鏡頭、光線分開寫。一次只改一處，出片對不上時才知道是哪句起的作用。
看題材。人物特寫、產品細節這類要求穩定的題材，預設模型出片合格率高的就留著，換模型省不下錢。快速運鏡、鏡頭切換多的題材，換到吃運動描述的模型上，廢片率會降。判斷標準是同一提示詞連跑三條的合格條數，不是單看某一條出得好不好。
能，在生成記錄的詳情裡。每條記錄右側有參數入口，點開列出提示詞、比例、時長、模型四項。翻歷史記錄的用處是覆盤：把合格成片的模型代號統計一遍，出現次數最多的那一枚就是你的穩定配方，下次直接選它，不用每次試。
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