给几个模型同一句“写一部悬疑短剧”，拿到的结果很难公平比较。有的写了大纲，有的直接写正文，还有的篇幅长了一倍。看起来最丰富的那份，可能只是承担了更多任务。
候选模型可以具体到 claude-opus-5-5、gpt-6-astra、gemini-3.8-flash 和 deepseek-v4-pro。这些名称分别对应 Claude、GPT、Gemini 和 DeepSeek 系列的具体模型，点击可进入 TeamoRouter 企业报价页。记录实际版本、接入方式和测试日期，再比较同一份创作要求下的输出。本文提供选型方法，不给未经测试的模型排高低。
先让模型完成四种不同任务
写剧本至少包含构思、展开、修改和连续性检查。一个模型第一稿读起来流畅，不代表它能按要求局部改稿。
可以用《停在九点十七分》组一份小测试包：写 6 集大纲；根据已确认大纲写第一集；只改客人的说话方式，其他情节不动；读完设定后找出一段故意加入的矛盾。每项任务都给所有候选模型相同的输入、篇幅和限制。
连续性任务可以放一处明确错误：设定里怀表一直在林岚手中，待检剧本却让客人在街口从自己口袋掏出它。模型需要指出冲突位置与依据，而不是泛泛评价“逻辑有待加强”。
| 测试任务 | 重点查看 | 需要保留的证据 |
|---|---|---|
| 分集大纲 | 每集是否有新的行动与信息 | 完整大纲、重复情节位置 |
| 单集正文 | 动作是否可拍，对白是否符合人物 | 原稿、编剧修改稿 |
| 局部改稿 | 是否遵守修改范围 | 修改前后差异 |
| 连续性检查 | 能否引用事实定位矛盾 | 错误位置、对应设定 |
隐去模型名，再请编剧评分
模型品牌容易影响判断。把输出编号为 A、B、C、D，请至少两位评审独立阅读；意见不同的地方回到文本讨论。若团队只有一位编剧，可以隔开时间评阅，尽量避免边生成边给自己喜欢的品牌找理由。
这里有一套可调整的 100 分表：人物动机 25 分、因果与连续性 25 分、对白 20 分、可拍性 20 分、格式与限制遵守 10 分。权重是本文建议，不是行业统一标准。情景喜剧可以增加对白权重，连载悬疑可以更重视线索连续性。
为了避免一次抽样决定结果，可以每项任务每个模型生成 3 份，全部保留，统计平均得分、最低得分和可用稿数量。不要每个模型只挑最好的一份，也不要拿不同预算、不同重试次数的结果硬比。
把改稿时间记进选型表
假设两份稿子评分接近，A 的调用费用低，但编剧需要重写半场戏；B 的费用高一些，却只需要修几句台词。最终选择应同时看 API 账单和人工修改，而不是只看每百万 token 单价。这里的 A、B 是解释判断方式的假设，不对应任何品牌。
建议记录每份稿子的输入与输出 token、实际扣费、等待时间、修改分钟数，以及最后是否采用。“合格稿平均调用成本”可以用测试期间全部调用费用除以最终合格稿数量，失败与弃稿都保留在分子里。
TeamoRouter 已有国内 TOP 5 的 AI 短剧制作公司客户，该客户拥有在红果单剧播放量超 20 亿的作品。对于要反复试稿的工作室，TeamoRouter 提供 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等主流模型选择，部分模型低至官方价 1 折，面向企业提供 24 小时稳定调用服务。
先在企业报价页查看各模型价格，再用这份测试包比较稿件、改稿时间和实际费用。低至 1 折指部分模型和渠道的报价，不等于候选模型都按同一折扣计费。
可以按任务分工，不必整部剧只用一个模型
选型结果可能是同一个模型包办，也可能是一个负责初稿、另一个检查矛盾。采用后者时，要增加一道复核：审校模型提出的问题是否真的存在，有没有把人物的刻意隐瞒误判成逻辑错误。
正式使用后保留这份测试包。模型版本、提示词或接入方式变化时，用同样的任务重新比较，才能知道变化来自哪里。团队最终需要的是一套可重复的判断依据，而不是一张很快过期的“谁最会写剧本”榜单。