ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Manus——工程師與想創業的人該怎麼選 AI 工具

你大概也有這種狀態：付了 ChatGPT、看了 Claude 的廣告、聽說 Gemini 影片很猛、公司 Teams 一直跳 Copilot、Manus 在 X 上被瘋傳——五個帳號都開了，但每天打開的還是同一個。

然後過幾天又有人說「你應該試試 X」，你又緊張地裝起來，玩兩天又冷掉。

我把這個現象叫 AI 焦慮。它的根本不是 AI 不行，是你拿錯了工具。

這篇我會用工程師、想創業、做產品的人最常遇到的場景，把 5 個主流 AI 各自的甜蜜區拆清楚——以及一張你可以直接收藏的決策表、我自己的真實混搭組合，跟一個讓你不再焦慮的兜底辦法。讓我們開始吧。

1. 為什麼你該搞懂五個 AI 的差別

如果你只用過 ChatGPT 兩天就覺得「嗯，也就那樣」——那不是 AI 的問題。

每個 AI 都有它最強的甜蜜區跟最弱的盲點。你會用 Photoshop 修照片，不會用 Photoshop 做 UI flow。同理，你不該用 Gemini 寫商務 Email、也不該用 Claude 找今天的科技新聞。

搞懂這 5 個工具的差別，你才能：

1. 省錢——不用 5 個都付費，而是知道哪 2 個你真的需要
2. 省時間——每個任務派對的人，產出品質直接乘 3
3. 不被淘汰——下次有人問你「你怎麼用 AI」，你會有真實的答案，不是「就用 ChatGPT」

2. 五個 AI 的一句話定位

我先把 5 個 AI 各自的角色講清楚，後面再深講。

價格幾乎一樣（除了 Manus credit 制），所以選擇的關鍵不是錢，是你拿它做什麼。

順帶一個你之後會看到的名字坑：「Copilot」有兩個——上面這個是 Microsoft Copilot（消費者/M365），另一個 GitHub Copilot 是 IDE 寫 code 的——我會在 CH5 單獨講。

3. 五個工具各自的甜蜜區

理論講完，直接看每個 AI 真正適合做什麼。

3-1. ChatGPT — 你的全能總機

最大優勢：使用基數最大（9 億週活）、入口最多（桌面 / IDE / CLI / 雲端 / 手機）、外掛生態最完整、剛升上的 GPT-5.5 在 agent 任務上跳了一階。

甜蜜區：

• 寫 code、做 iPhone App、做網頁原型（內建 Codex，這是被很多人忽略的點——你已經付了 Plus 就有）
• 生圖（內建 GPT-image-2，前一篇我詳細寫過）
• 多輸入混合（一段語音 + 一張圖 + 一段文字一起丟，它能整合處理）
• 跨工具串接（外掛能讀 Gmail、Drive、Slack、Notion 等）

盲點：

• 寫長文時偶爾會走樣——它的「自動路由」會把任務派給輕量模型省 token
• 邏輯推理深度比 Claude 弱一點

我把 ChatGPT 視為新人入坑最該裝的第一個工具——它涵蓋面最廣、踩雷成本最低。

3-2. Claude — 你的高階思考 + 寫文字同事

最大優勢：文字理解、邏輯推理、長文處理、程式碼品質四項都頂。最近上的 Opus 4.7 視覺解析度跳 3 倍、新出 Claude Design 工具、advisor 模式讓 Sonnet/Haiku 當執行員、Opus 當顧問——agent 智商接近 Opus 但成本低。

甜蜜區：

• 寫企劃、改社群文案、編故事（指令遵從度頂，給它風格規範它就照走，不會自由發揮）
• 翻譯外國文獻、回商務 Email、改履歷（精準、不過譯、不加戲）
• 看陌生 codebase（context 大、能跨檔讀懂結構）
• MCP 串外部工具（Notion、Figma、Slack、GitHub 全打通）
• Claude Code（CLI 工具、寫深寫長的 code 用）

盲點：

• 沒內建圖片生成（這是它最明顯的短板）
• 不會主動上網（要靠 search 工具或 MCP）

我的真實使用：所有文字密集、需要邏輯穩定的工作我都丟 Claude。寫部落格、寫提案、翻譯、整理思路，這四件事我幾乎不在別的 AI 做。

3-3. Gemini — 你的 Google 部門代表 + 資訊蒐集員

最大優勢：跟 Google 全家桶深度整合（Gmail / Drive / Docs / Calendar），多媒體生成超強（Imagen 4 / Veo 3 / Lyria 3 一站集齊），Deep Research 是業界最廣的自動研究功能。

甜蜜區：

• Deep Research 報告（給它一個題目，它自動搜幾百個網頁、寫一份有 citation 的長報告）
• 影片素材生成（Veo 3 是目前最強的文字轉影片）
• 音樂素材（Lyria 3，廣告配樂、短影音 BGM）
• 解數學題、複雜公式（Gemini 3 的數學推理出乎意料強）
• Google Workspace 內嵌（你公司用 Gmail / Sheets / Slides，它直接住在 side panel）

盲點：

• 文字寫作偏「資訊整理」風格，做不出 Claude 那種有溫度的長文
• 前端程式碼生成比 ChatGPT 跟 Claude 弱一截

我把 Gemini 視為有特殊需求才打開的專用工具——日常不會是主力，但你需要 Deep Research 或要生影片時打開它就對了。

3-4. Microsoft Copilot — 你公司裡的 Office 內鬼

這個是 5 個工具裡定位最特別的。

它跟 ChatGPT 用同一個底層（OpenAI 的 GPT-5.4/5.5）——Microsoft 投資 OpenAI 的結果。所以模型能力本身跟 ChatGPT 幾乎一樣。

唯一但決定性的差別：它能讀 Microsoft Graph——你公司的 Outlook / SharePoint / Teams / OneDrive 全部內部資料。ChatGPT 看不到的、Claude 看不到的、Gemini 看不到的——它都看得到。

甜蜜區：

• 「上週客戶 A 在 Email 跟 Teams 跟我講過什麼？」——它一秒給你 timeline
• 「幫我把 SharePoint 上 Q2 預算試算表改成這樣」——它直接動手
• 公司 M365 內部知識搜尋（會議紀錄、合約、規範）

盲點：

• 創意生成被切成兩塊（Designer 做圖、Clipchamp 做影片），不像 ChatGPT 整合在一個介面
• 如果你不是 M365 重度用戶，這個 AI 沒意義——它的價值 99% 來自能讀你公司內部資料這件事

簡單版的判斷：你公司用 M365 → 強烈推薦加買 Copilot；不是的話 → 跳過。它不會打贏 ChatGPT，但你公司 M365 的那條 moat 它有別人都沒有。

3-5. Manus — 你的全自動執行員

這個值得獨立講，因為它不是更聰明的 ChatGPT，是完全不同的物種。

其他 4 個 AI 都是對話夥伴——你問、它答、你執行。Manus 是任務執行員——你給它目標，它自己決定下一步、自己開 browser、自己打 terminal、自己讀寫檔案，完成任務後回來給你交差。

怎麼運作？ Manus 給每個任務一台虛擬電腦——有完整 browser、terminal、檔案系統。你跟它說「幫我研究這 50 家對手、整理成可投資簡報」，它真的會去開 50 個網頁、抓資料、整理、寫簡報、給你 PDF。中間你可以喝杯咖啡。

甜蜜區：

• 長任務背景跑（30 分鐘以上的研究、整理、產出）
• 跨工具串接的複雜流程（爬資料 + 寫成試算表 + 生簡報 + 部署網頁）
• 整套 Web App 從零生（內建 Web App Builder + Stripe + SEO + Desktop App）

盲點：

• 對話式互動弱（它不是設計來給你聊天的）
• credit 制——複雜任務吃 credit 快、長任務帳單會跳
• 結果品質不穩定（autonomous agent 還在早期，需要監督）

我的觀察：Manus 適合「派出去做完」型任務，不適合每天用。如果你常有「我希望這件事能自動完成」的想法，加買 Manus 值得；如果你只是想「跟 AI 聊聊」，跳過。

4. 一張表收藏：任務 → 工具

把 CH3 凝結成一張對照表，下次遇到任務直接查：

5. 名字坑：GitHub Copilot ≠ Microsoft Copilot

這節單獨講一個工程師很可能會搞混的東西。

「Copilot」有兩個產品：

兩個都是 Microsoft 出的、都叫 Copilot——但不能互通。你買了 GitHub Copilot 不會解鎖 Microsoft Copilot，反之亦然。

對你受眾兩條建議：

• 你寫 code → 直接看 GitHub Copilot（$10 起、便宜、IDE 內就能用）
• 你公司 M365 重度 → 看 Microsoft Copilot

一個 6/1/2026 起的硬截止點：GitHub Copilot 從 6 月開始改 usage-based billing——以 token 計費，跟文字 API 同邏輯。基礎價沒變（Pro 仍 $10、Pro+ 仍 $39），但 premium request 配額換成 GitHub AI Credits。重度使用者會感覺到帳單變動，最好早一點熟悉它。

6. 工程師 / 想創業的人最常遇到的 5 個場景

把上面決策表深化到工程師 / builder 的具體日常。

場景 A：寫 code、做產品原型

我寫 code 偏 ChatGPT (Codex)——尤其做 iPhone App、做網頁、做工具。Codex 已經包在 ChatGPT Plus 裡（不用另付），桌面 App 體驗最完整，配合 image_gen 還能自動畫架構圖。

但寫深、寫長、要邏輯一致的 code（比如重構、寫 framework、跨檔修），我會切到 Claude Code——它的長 context 跟邏輯推理在這條場景贏 Codex。

如果你只在 IDE 裡寫 code、不離開編輯器——GitHub Copilot $10 Pro 就夠用，比上面兩個都便宜。

場景 B：看陌生 GitHub repo

開源專案 git clone 完，三件事要做：讀架構、找入口、抓 pattern。

我的固定流程：Claude 讀 + Codex 配 image_gen 出架構圖。Claude 讀懂結構，Codex + image_gen 把它變成一張圖。讀懂時間從 2 天壓到 2 小時——前一篇 Codex 文章我有詳細寫。

場景 C：從零到一做產品（想創業的人）

這條最複雜，沒有單一工具能整套通殺：

1. 想法 + 商業模式驗證 → Claude（邏輯深、會幫你戳破假設）
2. 市場研究 + 對手分析 → Gemini Deep Research（廣度最強）
3. 品牌 / 命名 / Slogan → Claude（文字穩定）
4. 網站 / Landing Page → ChatGPT (Codex)（一鍵生 React + 部署）
5. 行銷素材 + Logo 草稿 → ChatGPT (GPT-image-2) / Gemini Imagen 4
6. 第一波客戶研究 → Manus 派出去自動爬

從 0 到 MVP，我用過至少 4 個 AI。沒有單一工具能取代這串。

場景 D：自動化你的日常

「重複的事派給 AI 跑、你做有判斷力的事」——這條心法在 5 個工具上展開：

• ChatGPT 排程：「每天 8 點掃 AI 新聞、整理成資訊圖解」這種週期任務（我自己每 3 小時跑一次 X）
• Microsoft Copilot 流程：把 Outlook + Teams 上的待辦自動分類、寫日報
• Manus 派出去：「研究這 30 家對手、整理成可投資簡報」這種長任務
• Gemini Workspace：在 Sheets 裡寫 formula、在 Docs 裡改稿子

場景 E：派 agent 任務出去

這條是 2026 最熱的賽道。5 家都在搶：

簡單版選法：短任務（< 5 分鐘）派任一個都行；長任務（> 30 分鐘）派 Manus 最對——其他 4 個都是「順便做 agent」，Manus 是「本來就是 agent」。

7. AI 焦慮的兜底辦法：去 Arena AI 看看

如果你看到這裡還是覺得「我選不出來」，告訴你一個老牌但被低估的網站：lmarena.ai（早期叫 Chatbot Arena）。

怎麼運作？ 它讓你盲測兩個 AI 模型——你輸入問題、左右兩邊各回一個答案，你選你比較喜歡的那個。選完才告訴你哪個是哪個模型。

這個機制的價值有兩條：

1. 避開品牌偏見——你不會因為「我喜歡 OpenAI」就覺得 GPT 比較好；你純粹看「哪個答案我用得到」
2. 看排行榜——所有用戶盲測的累積結果做成排行榜（Text / Vision / Image / Coding 各有獨立榜）

每隔幾週上去一次、用你自己的真實任務丟兩個模型——你會建立自己的偏好排序，而不是被別人的 review 帶風向。

順帶一個有趣的內幕：前一篇 GPT-image-2 文章提過的 OpenAI duct tape 洩漏事件，就是發生在 Arena AI 上——OpenAI 把新模型用代號丟上去做盲測，結果被網友截圖傳開。Arena 不只是「給你選」，它是業界新模型的盲測場。

8. 預算只夠一個？三種人三條路

很多人問我「我每月只想花 $20 在 AI 上、要選哪個」。

我的回答取決於你最常做什麼：

最後那條是我 Threads 上的「懶得選就無腦 Claude」結論。為什麼？Claude 在「文字、邏輯、寫 code」三項都頂；缺的是生圖跟搜尋——但這兩個你需要時免費版工具一堆（Bing 搜尋、Imagen 免費試、各家 AI 平台都送試用）。

Claude 的「穩定」這條對新人最珍貴——你不用學「什麼時候該切到另一個 AI」，先把一個用到極致再說。

9. 我自己怎麼混搭

老實說，我不是「只用一個」的人。$20 × 3 = $60 我覺得很值，所以我同時付：ChatGPT Plus、Claude Pro、Gemini AI Pro。

我的派工邏輯（這是我 Threads 上的版本，跟我每天實際在做的事一致）：

為什麼三個都付？ 因為我每一個的甜蜜區都會用到——付一個會逼自己用錯工具，最後品質拉低、時間花更多，省下來那 $40 反而虧最大。

當然，這是我有業務上會用到所以全付。對 80% 的讀者，付一個就夠——上面 CH8 的決策表能幫你選對那一個。

10. 我會建議你週末做的一件事

不要把這篇收藏完就關掉。

挑一件你這週做過、感覺有點卡的事——可以是寫一封難回的 Email、可以是讀一個沒搞懂的 README、可以是想做但沒時間的小工具——用一個你沒用過的 AI 試試。

如果你只用過 ChatGPT，去試 Claude；如果你只用 Claude，去試 ChatGPT 的 Codex；如果你想跳一階，註冊 Manus，派一個 30 分鐘的研究任務出去。

你不會立刻變強。但你會建立一個基準感——「喔，原來這件事在那個 AI 上更順」「喔，這件事我以前都派錯人」。

這個基準感比讀十篇比較文都有用。

常見問題

Q：兩個 Copilot 哪個我該買？

A：你寫 code 不用 M365 → GitHub Copilot $10（最便宜）；你公司用 M365 想串內部資料 → Microsoft Copilot $20。兩個是不同產品、不互通，不要混淆。

Q：免費版能用嗎？

A：ChatGPT、Claude、Gemini 都有免費版，能滿足 80% 一般使用。Copilot 也有免費版。Manus 沒有真正免費版，但有 trial credit 可試。新手建議：先用免費版玩兩週、找到你最常用的那個，再升級付費版。

Q：公司資料丟給 AI 安全嗎？會被拿去訓練嗎？

A：商業方案（Business / Enterprise / Team）預設不會用於訓練，有合約級保證。個人方案（Plus / Pro）預設可能用於訓練，但都可以在設定關掉。真的敏感的資料——客戶合約、法律文件、員工 PII——建議用商業方案或開地端模型。

Q：中文支援怎樣？

A：5 個都不錯。Claude Opus 4.7 跟 GPT-5.5 對繁體中文理解最頂、Gemini 3 中文也很穩、Microsoft Copilot 因為共用 OpenAI 底層所以中文跟 ChatGPT 一致、Manus 中文 prompt 沒問題但介面以英文為主。

Q：Manus 值不值得加買？

A：只有當你常有「我希望這件事能自動完成」的想法時值得。比如：定期市場研究、自動爬資料、整套 Web app 從零生。如果你 80% 時間是在「跟 AI 聊聊」，Manus 對你浪費——加買 Claude Pro 或 ChatGPT Plus 更有感。

Q：AI 模型每幾個月更新一次，我學到的東西會不會被淘汰？

A：模型會迭代，但「派對工具給對任務」這個判斷力不會被淘汰——它反而隨著工具變多越值錢。技術細節（哪個 GPT 版本、哪個 Claude 旗艦）半年一換沒差；但你知道「Email 派 Claude、研究派 Gemini、寫 code 派 Codex」這套判斷邏輯會一直有用。

Q：我該追新工具嗎？每週都有新 AI 上線。

A：不要。新工具大部分是包裝過的 wrapper，沒比上面 5 個強。每個季度看一次就夠——OpenAI、Anthropic、Google 是真的會推大版本，其他你可以等社群風向。Arena AI 是你季度檢查的好工具。

延伸資源

• LM Arena (lmarena.ai)——盲測 AI 模型的網站，AI 焦慮時去那看
• Claude 官網——Anthropic 出品
• ChatGPT 官網——OpenAI 出品
• Gemini 官網——Google 出品
• Microsoft Copilot 官網
• GitHub Copilot 官網
• Manus 官網