Batch GPT

对话框是单条往复：你问一次、它答一次，换一条数据就再问一遍。Batch GPT 把这一步批量化了——同一套提示词套到整批数据上，逐行产出结果。数据量少时两者差别不大，数据量一多，省下的主要是不停复制粘贴的体力活。

适合规则明确、重复执行的任务：批量翻译、统一改写、评论归类、字段清洗、生成多条标题候选。不太适合需要深刻观点、需要连贯叙事或需要理解长上下文的写作，这类任务批量跑出来的内容同质化会比较明显，改起来未必比手写省事。

核心是按行组织，一行一条待处理内容，列名和内容分开写清楚。提示词里要说明输出返回到哪一列、用什么格式分隔。数据本身尽量先清理干净，空行和错别字会直接拖低整批结果的质量。

建议按初稿对待。格式规整度通常没问题，但模型偶尔会改写不该动的部分、或在分类上判断偏差。上线前留一列原文逐行对照检查，重点看那些明显异常的行，比整批重新跑更划算。

批量任务的耗时和可用量会受账号额度与模型速率影响——数据越多、单条越长，等待越久。稳妥的做法是切成小批依次提交，这样中途出问题也能只重跑受影响的那一批。

官网未公开具体价格与额度方案。如果你的用量不大，可以先按上面的分批思路小规模试跑，确认结果质量符合需要再考虑扩大使用；涉及批量采购或团队使用，建议到官方页面确认当前方案。