ChatGPT Claude Gemini Midjourney输出不稳定 用会话分析3个指标快速定位问题

你是不是也遇到过这种抓狂时刻：同一段需求丢给ChatGPT、Claude、Gemini，答案风格像“换了个人”；Midjourney更离谱，明明提示词没变，出图却像在开盲盒。与其靠感觉骂街，我更推荐用会话分析的思路给AI做个“体检”，把问题量化出来。

指标一 解决率 别只看它写得长不长

会话分析里常用KPI是“解决率”，说白了就是这次输出能不能直接用。我的做法很土但有效：给每次结果打标记“可直接交付/需要追问/完全跑题”。一周后你就能看出：谁更稳定、谁更爱自嗨。

指标二 返工次数 专治答非所问

返工不是你菜，是模型经常漏掉约束。把你追加的那句“按表格输出”“别编数据”“用中文”都记下来，统计每个工具平均要补几句才到位。

• ChatGPT：结构化通常顺手，但偶尔自信胡扯要你盯着
• Claude：长文更稳，细节约束没写清也会“温柔跑偏”
• Gemini：信息整合快，但格式要求最好一开始就钉死

指标三 响应体验 时间成本也算成本

会话分析还会看响应时间这类性能指标。你可以记两项：等待时长+你读完后需要修改的分钟数。Midjourney也能套这个逻辑：把重抽次数、变体次数当成“返工”，次数越多，说明提示词或模型理解越不稳定。

我常用的一句结论

当你把“感觉不稳定”变成数据（解决率、返工、时间），该换提示词、换模型、还是换工作流，就一眼清楚了。

如果你想更省心地搞定这些AI工具的订阅、入口和使用折腾，可以顺手去Titikey逛逛，我自己也经常用它少踩坑。