Felo 集成 GPT Astra Research：深度科研任务新引擎
Felo 近日宣布正式集成 GPT Astra Research 模型，标志着其在 AI 辅助研究领域的布局进一步加深。不同于 Felo Search 的轻量级快速检索，Astra Research 专为解决复杂、多步骤的研究问题而设计，能够处理从证据搜集、逻辑推演到最终结论生成的完整闭环。
核心突破：从“查找事实”到“构建决策”
GPT Astra Research 的核心价值在于其能够处理依赖决策链的任务。它不仅能回答单一事实，更能将零散的信息源串联起来，形成结构化的深度报告。
典型应用场景
- 竞争与市场研究：对比不同产品、市场策略或定价模型，基于当前一手数据进行深度分析。
- 文献与政策审查：梳理立场差异，追溯主张来源，识别证据间的矛盾点。
- 技术尽职调查：整合文档、故障报告与实现细节，为技术方案提供依据。
- 跨语言研究：追踪单一语言下的证据链，并输出清晰的多语言综合报告。
成本与价值：Pro 用户限时 50% 优惠
由于深度推理模型的计算成本较高，Astra Research 的计费标准约为 $50/百万 tokens（输出端）。这意味着长篇幅的研究任务会消耗较多积分。
为了帮助用户评估该模型的实际价值，Felo 推出了限时优惠活动：
- 优惠对象：Felo Pro 用户
- 优惠力度：50% 折扣
- 优惠时长：2026 年 9 月 5 日至 9 月 11 日
在此期间，Pro 用户可大幅降低运行深度调研任务的成本，快速测试模型在真实业务场景中的表现。
最佳实践：如何高效使用
官方建议用户在使用时采用结构化的提示词（Prompt）策略，包含四个关键部分：
- 研究问题 (Research Question)：明确核心目标。
- 范围 (Scope)：界定市场、时间、地域及受众。
- 决策背景 (Decision Context)：说明结果将如何被使用。
- 交付物 (Deliverable)：指定输出格式，如对比表格、执行摘要或引用报告。
示例提示词结构： “研究 2026 年欧洲 AI 搜索市场，为产品发布决策提供依据。对比五大主流替代方案的用户群、核心工作流、定价及多语言支持。使用一手来源，标记冲突证据，最终输出一页纸的推荐意见及不确定性清单。”
重要提示
尽管 Astra Research 能显著缩短决策时间，但它不免除人类的责任。在处理法律、金融、医疗等关键领域决策时，务必保持“人在回路”（Human-in-the-loop），人工复核引用来源的时效性与准确性，区分事实与推论。
此外，Felo 同期还推出了 Fable 5.1 作为 Fable Research 的升级选项，同样提供 Pro 用户 50% 折扣，用户可根据具体需求在两者间切换。
注：积分消耗速度较快，请在任务开始前查看账户内的具体预估与条款。
