深度研究（附引用，多步驟）
最後更新於 15 6月 2026
深度研究的作用
深度研究會對一個問題進行多步驟、附引用的調查。它不是給出單一的模型回覆，而是先規劃問題，搜尋並閱讀多個來源，然後綜合出一個引用其所用來源的答案。它專為那些你需要可追溯證據、而不只是一段聽起來很自信的文字的問題而設計。
研究工作階段的運作方式
- 你提出一個研究問題。
- ToRun 開啟一個深度研究工作階段，並分步驟推進——搜尋、擷取並閱讀來源。
- 每個被參考的來源都會記錄到該工作階段中。
- 最終綜合結果會連同將論述關聯回來源的引用一併返回。
工作階段及其來源都是一等記錄，因此你可以查看哪些來源支撐了答案，並在日後重新查閱。
引用
每個研究工作階段都會保留它所引入來源的清單。綜合後的答案會將論述關聯回這些來源，因此你可以查證任何陳述，而不必盲目信任。這正是它與一般聊天回覆的核心區別。
成本
深度研究會執行多次模型呼叫（規劃、檢索、閱讀、綜合）。根據 ToRun 的計費規則，每次 AI 呼叫都會產生自己的 BillingRecord，並附帶一份定價快照。因此一次研究執行的成本高於單一聊天輪次，但成本是完全逐項列示的——你可以確切看到每一步花了多少。
何時使用
- 需要可查證證據的問題（市場資料、技術比較、你將公開重複的論述）。
- 跨越多個來源、需要綜合而非單次查找的主題。
- 任何在意「這是從哪裡來的？」的情境。
何時不要使用
- 單一聊天輪次就能輕鬆應對的快速事實查詢——深度研究只會徒增成本而毫無助益。
- 引用並非重點的創意性或開放式生成。
提示
- 提出聚焦的問題。「在成本、延遲和授權方面比較 X 和 Y」比「跟我說說 X」能得到引用更充分的報告。
- 把引用當作交付成果——在依據結論採取行動之前，打開它們加以確認。
- 如果你只需要附連結的即時事實，而不是完整的多步驟報告，那麼具備網路搜尋能力的單一聊天輪次是更輕量的選擇。