Типичная схема: одна модель (например, ChatGPT или GigaChat) генерирует структуру и черновик текста, вторая — используется для проверки фактов и стилистической правки, а третья, специализированная на SEO, помогает с ключевыми словами и метаданными. Такое разделение задач снижает вероятность типовых ошибок одной модели.
Для создания изображений часто комбинируют текстовую модель для проработки промпта (описания будущей картинки) с генеративной моделью изображений — это даёт более точный и предсказуемый результат, чем ввод сырой идеи напрямую. Подробнее о работе с промптами для изображений — в статье «Промпты для генерации картинок».
Данные можно сначала обработать в специализированном инструменте для таблиц, а затем передать текстовой модели для формулировки выводов и рекомендаций понятным языком для руководства. Подробнее — в статье «Как анализировать данные с помощью ИИ».
Больше не значит лучше: для большинства задач достаточно 2-3 инструментов, а не десятка сервисов «на всякий случай». Стоит выбрать по одному надёжному инструменту под каждый тип задачи (текст, изображения, данные) и довести работу с ними до автоматизма, прежде чем добавлять новые.