本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。
理解生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence, GenAI）系統如何在可互換模型間動態選擇。
本案例依原書第 3 章的設計模式、範例或流程重組，並非原書正式案例研究。
原書指出，策略模式可在多個演算法或模型間依脈絡切換。系統可根據環境資源與任務需求，在輕量模型與重量模型之間動態選擇；例如以完整模型壓縮而成的學生模型處理快速預測，把較進階的完整模型留給高準確度情境。
| 模型策略 | 原書用途 |
|---|---|
| 學生模型 | 完整模型的壓縮版本；用於快速預測 |
| 完整模型 | 保留給高準確度情境 |
| 切換依據 | 需求與環境基礎設施資源 |
| 原書未提供 | 速度、成本、準確率的實際數值 |
在 Excel 建立策略選擇表，記錄任務、速度需求、準確度需求、可用資源、選定模型與驗證結果；AI 可依已定義規則建議策略，但不得自行設定門檻。
原書沒有提供可直接計算的數據，因此不補造結果。
策略模式讓資源分配與效能需求成為明確決策，而不是所有請求都固定使用同一模型。模型較輕不代表一定足夠，完整模型較重也不代表所有情境都值得使用。
請依策略選擇表判斷每個任務應使用學生模型或完整模型。只能使用表內門檻；若門檻未定義，請標示「待決策」。