很多开发者在把大模型真正接入系统时，都会遇到一个困惑：同样的Prompt，同一个模型，参数几乎没变，为什么输出却不一样？在聊天场景里，这种差异是“创意”；但在工程场景里，这就是“不稳定”。要理解这个问题，需要看三个关键因素。
1. 模型本质是“概率生成器”
大模型并不是函数式程序，不是“相同输入必然相同输出”。它的生成过程是：
在当前上下文下，预测下一个Token的概率分布，再通过采样策略（Temperature、Top-p、Top-k 等）选出一个结果。
只要存在多个“合理表达路径”，模型就可能在不同调用中走向不同分支。哪怕 temperature=0，也只是压缩随机性，而不是消除解读空间。
2. 角色不明确，会放大差异
很多Prompt只写：“帮我写一段产品介绍。”但没有明确：目标受众是谁？语气偏销售还是偏科普？是否需要结构化输出？
当角色不清晰时，模型必须“自己理解任务”，每一次理解路径不同，输出自然不同。
3. 上下文漂移会改变判断路径
在多轮对话或系统拼接场景中，如果：上下文顺序变化，历史信息未清理，多模块提示词混用；模型接收到的语义环境已经不同，结果必然漂移。
问题真正出在哪里？
在个人使用阶段，不稳定只是“风格变化”；但一旦进入：批量内容生成，自动化工作流，客服系统，Agent应用；不稳定会直接导致：输出结构异常，JSON解析失败，字段缺失，下游逻辑崩溃。
这时，问题已经不是“回答好不好”，而是“系统是否可控”。
稳定性 = 可控性 = 工程能力
在实际开发中，我们通常不会只靠“调Prompt语气”解决问题。
更常见的做法是：1. 调整Temperature / Top-p参数 2. 在不同模型之间做对比测试 3. 批量调用，统计输出稳定性 4. 做A/B Prompt实验
当模型成为系统组件时，多模型测试和参数管理，才是稳定性的核心手段。而这一步，本质上是一个“调用层问题”。
如果：每个模型接口不同，鉴权方式不同，返回结构不同，同步/异步机制不同；那么做一次对比测试的成本就会非常高。
真正成熟的系统，通常会在模型之上再抽象一层——把“模型调用”统一成标准任务结构。
例如使用类似Crun.ai（crun.ai/zh）这样的统一任务API时：
- 所有模型调用都变成CreateTask
- 所有返回都统一成TaskInfo
- 所有状态都可被追踪
这样你做的就不再是“换模型试试”，而是对同一任务结构做系统级测试。
当Prompt从“聊天工具”升级为“系统能力”时，稳定性问题最终都会走向同一个答案：你需要一个可管理、可测试、可切换的模型接口层。这不是工具偏好，而是工程必然。
