今天將100多列的訊息分別丟給chatgpt、gemini、grok、claude處理，讓他們針對每一個敘述分類並將數據以另外一欄列出。
- gemini無法生成excel
- grok無法分欄顯示(全擠在一欄用,分開)
- calude在產生過程中算是這幾個中分類最好，抓取的數據也是最符合我要的，但在下載時無法下載(白搭)
- chatgpt分類的方式不是最好，而且會有掉訊息的情況，同樣的內容只有gpt會這樣，詢問gpt提出要以txt檔作為來源訊息，以txt提供後，沒有掉訊息的情形發生。
以下是詢問GPT為什麼會需要txt檔做為來源訊息的回覆。
這是個非常好的問題，原因可以從 記憶體限制（token 限制） 和 格式辨識效率 兩個面向來解釋：
✅ 一、記憶體限制（token 限制）
每次你和 GPT 對話時，整段輸入（包括你的提問和我們的回應）都會消耗「token」（類似字元數）。目前 GPT-4o 雖然上限很高（約 128,000 tokens），但仍有以下幾個問題：
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每段資料會累加消耗記憶體：例如你貼入 100 多筆條列訊息，每筆都可能是幾十個 token，加總起來可能就超過幾萬 token，很快接近或超出模型記憶容量。
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超過記憶範圍時會導致無法完整理解或漏讀內容：模型可能忽略尾段、遺漏細節，或無法正確抓取所有結構。
✅ 二、文字格式（text file）處理更穩定
使用純文字檔的原因：
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結構清楚、格式一致：貼在對話框中的條列訊息常因排版（如縮排、符號、斷行）不一致，造成辨識混亂。
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易於批次讀取與轉換表格：文字檔能夠讓模型視為一個整體資料集合，用來進行結構分析、提取欄位、分類等動作會更準確、效率更高。
✅ 三、補充：為什麼會突然「需要文字檔」？
並非 GPT「只能」處理文字檔，而是當條列數量過多時：
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貼在對話框中的資料會「變得難以解析」或「容易遺漏資訊」
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用文字檔可以直接導入成檔案處理模式，提高正確率並保留完整內容
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特別是在你需要「整理成表格」、「分類」或「導出 Excel」這種結構化任務時，提供
.txt會幫助我們更精準處理每一項資料
✅ 總結
| 原因 | 說明 |
|---|---|
| 記憶體限制 | 條列數量一多，很快耗盡 token 配額，導致處理不全 |
| 結構清晰性 | 對話框排版不一，文字檔格式更清楚、易讀取 |
| 處理效率 | 大量資料需要一次讀入與解析，使用檔案最穩定 |
| 可擴充性 | 後續若需分類、轉換格式、匯出 Excel，文字檔利於自動處理 |
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