模型竞技场（简单并行）｜多模型同题回答对比工作流

该工作流位于仓库 dzh-gitcode/dify-workflows 的“14_娱乐游戏”目录，名为“模型竞技场（简单并行）”。按解析到的节点看，它是 advanced-chat 模式的小型工作流：一个开始节点，四个大模型节点，一个回答节点，共 6 个节点、8 条边。设计意图是把用户同一个问题分发给多个模型，再把结果汇总展示，形成“同题多答”的对比体验。

适用人群：想快速比较不同模型回答风格的使用者、需要给团队做模型选型演示的开发者、对多模型并行编排感兴趣的 Dify 学习者。

• 开始节点接收用户输入，具体变量定义待核验。
• 四个 LLM 节点分别指向：gpt-4o、claude-3-5-sonnet-20240620、gpt-3.5-turbo、claude-3-haiku-20240307。
• 一个回答节点负责输出，是逐条拼接还是单段汇总、是否标注模型名，需导入后查看。
• 节点与边的数量显示四条模型分支汇入一个回答节点，符合“简单并行”的命名。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/14_%E5%A8%B1%E4%B9%90%E6%B8%B8%E6%88%8F/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%AB%9E%E6%8A%80%E5%9C%BA%EF%BC%88%E7%AE%80%E5%8D%95%E5%B9%B6%E8%A1%8C%EF%BC%89.yml

整理来源：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows

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1. 在 Dify 中通过 DSL 导入功能载入该 YAML，确认版本兼容（文件标记 0.1.5）。
2. 配置 OpenAI 与 Anthropic 两个模型供应商的凭据，确保上述四个模型均可用；缺失的模型需在节点中替换。
3. 检查各 LLM 节点的提示词是否一致，若不一致则对比结果不可比。
4. 检查回答节点的模板，决定是否加上模型名称标签以便区分。
5. 用同一组问题反复测试，记录响应时间与费用差异。

四个模型均按各自供应商计费，单位价格与免费额度待核验。OpenAI 与 Anthropic 服务在国内的直连可用性、是否需要中转，待核验。仓库未声明许可，转载与再分发权限待核验；本文为原创介绍，不表示允许复制分发。并行调用会成倍增加 token 消耗，演示时建议控制问题长度与调用次数。