本案例依原書第 6 章「Think Fast, Think Slow」的示範重組。
用原書對同一個簡單算術問題的比較，理解 Reasoning Model 與 Agentic Workflow 並不適合所有任務。
Dr. Anya 先用 GPT-4o 問「What is 1+1?」，原書描述其立即回答「2」。接著用 DeepSeek 的 deepseek-reasoner／R1 問同一題，原書記錄它花了 26 秒進行 Reasoning。即使再告訴模型只需用 Arithmetic 回答，原書仍描述它繼續進行推理。
| 比較項目 | GPT-4o | DeepSeek R1 | 原書教學重點 |
|---|---|---|---|
| 問題 | 1+1 | 1+1 | 完全相同的簡單問題 |
| 反應 | 立即回答 2 | 進入 Reasoning | 不同模型採不同 Thinking Mode |
| 原書記錄時間 | 未提供精確秒數 | 26 秒 | Slow Thinking 對簡單任務可能造成 Overthinking |
| 架構含義 | Fast Thinker | Slow Thinker | 先判斷任務需要哪種思考深度 |
Excel 可記錄 Task Type、Expected Complexity、Response Time、Compute Cost、Quality；AI 可依任務特性建議 Fast／Slow Thinking，但不得因模型名稱就假設效果一定較好。
原書只提供 DeepSeek R1 的 26 秒；GPT-4o 僅描述為立即回答，沒有精確時間，因此不能計算兩者的準確時間倍率。
本例的重點不是比較哪個模型「較聰明」，而是說明深度推理有代價。若答案路徑已知且簡單，Agentic／Reasoning Model 可能只是增加延遲與運算成本。
請依任務的複雜度、答案路徑是否已知、是否需要多步推理與工具使用，判斷此工作較適合 Fast Thinking 還是 Slow Thinking。沒有實測時間或成本時不要自行補數字。