Zapier 多模型支持避免厂商锁定

什么是 AI 模型灵活性

当 Zapier 这样的自动化平台提供 AI 模型灵活性时，这意味着你可以在工作流中使用任何 AI 助手，并且可以随时交换它们，而无需承诺使用单一供应商。

这种灵活性很重要。没有一个模型在所有事情上都占主导地位，它们的相对优势会随着每个发布周期而变化。所以如果你围绕一个提供商构建了工作流，而定价、质量或政策发生变化——或者一个模型只是超越了另一个——你就被迫重新构建。

借助可互操作的平台，你可以维护一个不断演进的模型列表，每个人都可以使用他们想要的工具。你的市场营销团队可以使用 Claude 起草长篇内容，销售部门使用 GPT 总结通话记录，支持部门通过 Gemini 路由票证进行多语言分类。没有人必须做出妥协。

即使在单一团队内，偏好也可能分化。这就像我家做饭一样。我无法想象用任何东西来准备肉食，除了三德刀，而我的男友——他的整个做事方式就是追求速度——倾向于拿起厨房剪刀。同样的任务，不同的工具。类似地，一个营销人员可能在 Claude 中起草活动，而另一个更偏好 GPT 以实现更快的迭代。

在 Zapier 上，你可以为 Zap 的每一步或 agent 中的工具调用选择合适的模型，如果有更好的东西出现，可以在几秒内交换模型。而且不需要重新构建任何东西。

例如，当你配置 AI by Zapier 时——我们用于向 Zap 工作流中添加 AI 步骤的内置工具——你可以从下拉菜单中快速连接你偏好的模型。

除了 AI by Zapier，你还可以选择使用直接 AI 集成。如果你想尝试只存在于该提供商集成中的操作和配置，这是最佳选择。

在单一 AI 厂商上构建的成本

一些 AI 供应商正在扩展为完整平台。例如，OpenAI 的 Frontier 被设计用来在整个企业中构建、部署和管理 AI agents。如果你全力投入 OpenAI，这只会加深锁定。

当你直接在一个提供商上构建，没有共享的自动化层在下面支撑时，你会遇到真正的问题：

缺乏灵活性。 当发生变化时——定价变化、模型被弃用、竞争对手领先——你无法切换到最佳选项。

缺乏灵活性。 当发生变化时——定价变化、模型被弃用、竞争对手领先——你无法切换到最佳选项。

维护问题。 闪闪发光的新模型一直在推出。如果，随着每一次改进，你都需要评估是否要撕掉并替换你当前的设置，你的团队将花费更多时间管理过渡，而不是实际使用 AI 来完成工作。你在自己的工具和一个特定供应商之间构建的每个自定义连接都是一个负债。这些集成需要维护。当 API 变化时它们会中断。它们使尝试新东西变得呈指数级困难，即使新东西明显更好。你浪费的时间本可以用来提高团队的 AI 成熟度。

维护问题。 闪闪发光的新模型一直在推出。如果，随着每一次改进，你都需要评估是否要撕掉并替换你当前的设置，你的团队将花费更多时间管理过渡，而不是实际使用 AI 来完成工作。你在自己的工具和一个特定供应商之间构建的每个自定义连接都是一个负债。这些集成需要维护。当 API 变化时它们会中断。它们使尝试新东西变得呈指数级困难，即使新东西明显更好。你浪费的时间本可以用来提高团队的 AI 成熟度。

组织孤岛和断开连接。 当没有共享基础设施时，部门独立选择自己的 AI 工具。你最终会得到断开连接的工作流、重复的数据，以及对 AI 如何在整个组织中被实际使用没有共享的视图。领导层看不到全局，团队无法互相学习彼此的设置，每个人都在自己的孤岛中重新发明轮子。

组织孤岛和断开连接。 当没有共享基础设施时，部门独立选择自己的 AI 工具。你最终会得到断开连接的工作流、重复的数据，以及对 AI 如何在整个组织中被实际使用没有共享的视图。领导层看不到全局，团队无法互相学习彼此的设置，每个人都在自己的孤岛中重新发明轮子。

所有这些风险都可能在决策层面累积。如果你的 AI 试点从未真正投入生产，那很可能就是这些原因。

如何利用 Zapier 的 AI 模型灵活性

理解与模型无关的工作流价值的最好方式是看到它的实际应用。下面，我列出了几个不同的使用案例，并为它们规划了利用不同 AI 模型优势的工作流。因为这些都是在 Zapier 上构建的，交换任何模型只需几分钟，不会破坏任何东西。

注：本节中的可视化图表是在 Zapier Canvas 中创建的，这是我们用于规划工作流的内置工具。在我们的功能指南中了解有关 Canvas 的更多信息。

对于营销团队：跨渠道重新利用内容

取一个网络研讨会文字记录，并自动将其转换为博客草稿和社交媒体帖子。为博客草稿使用 Claude，因为它的写作往往更易读。然后通过 ChatGPT 路由社交文案，它作为一个多功能的、对话式的通用工具表现出色。如果一个新模型下个月超越了其中任何一个，就把它换进去，而不需要触及 Zap 的其余部分。

专业提示：想要扩展这个 Zap？尝试添加步骤以将草稿保存到文件存储应用，或插入 Human in the Loop 步骤以在调度前手动检查草稿。

对于销售团队：丰富潜在客户信息并与他们联系

当新潜在客户进入你的 CRM 时，用 AI 生成的公司摘要丰富他们的资料，然后起草个性化的外展电子邮件。Gemini 庞大的上下文窗口使其非常适合一次性处理冗长的公司报告或收益电话，而 Claude 可以处理细致入微的、友好的外展电子邮件。每个模型都做它最擅长的事——在同一个 Zap 中。

对于运营团队：路由和总结票证

传入的支持票证被按紧急程度分类、总结，并自动路由到正确的队列。ChatGPT 的多功能性使其成为分类和路由的可靠默认选择。对于有严格合规要求的企业，Azure OpenAI 提供相同的模型，包装在 Microsoft 的企业级安全中，因此受管制的行业可以自动化而不损害数据保护。

专业提示：在这个 Zap 中，你可以轻松地将 Azure OpenAI 步骤交换为 AI by Zapier 以增加灵活性。AI by Zapier 让你只需点击一下就可以切换模型，无需重新验证，并包括内置的提示优化器来改进你的结果。但是，如果你的 IT 团队要求严格的数据驻留或自定义内容过滤，直接集成是最好的方式——它确保你的所有数据都安全地保留在你公司的私有 Azure Tenant 中。

对于研究和见解团队：实时监控趋势

追踪突发行业新闻，浮出趋势对话，并为领导层生成每日简报。Grok 与 X 的直接连接使其在突发新闻和趋势话题上有实时优势，往往在其他模型通过网络爬虫获取前就浮出发展动态。将其与 Claude 或 ChatGPT 配对，将这些信号综合为精美的高管总结。

对于任何团队：从你最喜欢的 AI 工具中安全地采取行动

也许你的营销团队在 Claude 中工作，或你的运营团队通过 ChatGPT 运行所有内容。使用 Zapier MCP，无论他们依赖哪个 AI 工具都不重要。他们都可以从他们工作的任何地方在你的业务应用中采取行动——而管理员可以保持对连接内容、谁可以使用它以及允许哪些操作的单一控制源。

每个操作都通过 Zapier 的托管身份验证和权限运行，因此凭证保持集中式，访问权限按用户或团队确定范围。这种受管的连接可以到达超过 9,000+ 个应用，所以你的团队可以做的事情，比如发送 Slack 消息、更新 CRM 记录、创建日历事件，或触发整个工作流——全部来自他们聊天窗口中的自然语言对话。

要查看 MCP 的可能性，请查看我们的 Zapier MCP 模板。

你可以在 Zapier 上构建的 AI 模型

这是你今天可以插入 Zapier 的模型的快照。你可以在 AI by Zapier 和直接应用集成中混搭它们。

GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.6 Luna, GPT-5.5 Pro, GPT-5.5, GPT 5.4, GPT-5.2, GPT-5, GPT-5 mini, GPT-5 nano, GPT-4o mini, GPT-4.1 nano, o3, o3-mini, o1

Sonnet 5, Opus 5, Opus 4.8, Opus 4.7, Opus 4.6, Haiku 4.5, Opus 4.5, Sonnet 4.6, Sonnet 4.5, Opus 4.1, Opus 4.0, Sonnet 4.0, Haiku 3.5

Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Pro, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash Lite, Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.0 Flash Lite, Gemini 2.0 Flash

你已经在自己的 Azure OpenAI 账户中设置的 AI 模型。确切的模型取决于你的 Azure 管理员启用了什么。

你公司在 Amazon Bedrock 中可以访问的 AI 模型。确切的模型取决于你的 AWS 账户和区域启用了什么。

除此之外，Zapier 还连接到数百个其他 AI 应用，而且还在不断增加，所以你可以继续使用你的团队已经喜欢的模型和提供商——并且可以无需重新构建工作流就将它们替换掉。

你知道吗？每当发布新的主要 AI 模型时，Zapier 都会通过 AutomationBench 运行它，这是一个在真实业务工作流上测试模型的开放基准。

构建弹性 AI 工作流的实践指导

几个原则可以确保你的 AI 工作流保持弹性，无论模型景观如何变化。

先规划工作流，而不是模型。 首先定义工作流中需要发生的事情。规划你的触发器、随后的任何操作和目标。不要担心选择 AI 模型，直到你确定了工作流逻辑。

先规划工作流，而不是模型。 首先定义工作流中需要发生的事情。规划你的触发器、随后的任何操作和目标。不要担心选择 AI 模型，直到你确定了工作流逻辑。

从一个高影响力的 AI 工作流开始。 不要尝试构建一个一次自动化所有内容的超级 Zap。选择一个 AI 将为你节省最多时间或产生最明显影响的工作流，构建得很好，并证明其价值。这个成功将成为你扩展的案例研究。

从一个高影响力的 AI 工作流开始。 不要尝试构建一个一次自动化所有内容的超级 Zap。选择一个 AI 将为你节省最多时间或产生最明显影响的工作流，构建得很好，并证明其价值。这个成功将成为你扩展的案例研究。

重用成功的工作流。 一旦你证明了 Zap 的成功，将其转换为其他团队可以采用的模板。这是在 Zapier 上构建的最未被充分利用的优势之一——当你团队中的某个人构建了一个出色的自动化，每个人都可以利用它。浏览 Zapier 的模板库以获得灵感，或创建并共享内部模板以标准化你的组织使用 AI 的方式。

重用成功的工作流。 一旦你证明了 Zap 的成功，将其转换为其他团队可以采用的模板。这是在 Zapier 上构建的最未被充分利用的优势之一——当你团队中的某个人构建了一个出色的自动化，每个人都可以利用它。浏览 Zapier 的模板库以获得灵感，或创建并共享内部模板以标准化你的组织使用 AI 的方式。

构建比任何单一模型寿命更长的 AI 工作流

AI 将继续变化。新模型会继续推出。你今天评估的提供商一年后可能看起来完全不同。全力投入任何单一模型或单一提供商是一个不会经得起时间考验的赌注。

更持久的策略是投资一个可互操作的自动化层：一个让你为每项工作插入最佳模型、当有更好的东西出现时交换它们，以及在整个组织中扩展 AI 而不牺牲治理或破坏已有工作内容的平台。

这就是 Zapier 提供的。不是对一个模型的赌注，而是一个让你按自己的条件进行实验、适应和随 AI 增长的平台。今天就开始构建你的与模型无关的自动化。

如何在 Zapier 上编排 AI 工作流

使用 Zapier MCP 的方式

Zapier 中的 AI：我们如何使用人工智能来简化工作

本文最初发布于 2026 年 3 月。最近更新于 2026 年 7 月。