AI批量生成器：ChatGPT、Grok、Perplexity、Gemini完整指南（2025）

这是一篇从真实使用出发的经验总结，而不是"官方文案搬运"。目标很简单：让你能稳定、快速地批量获得50–500条高质量答案，并保持结构化输出。

"批量问答"的本质

很多人以为批量就是"一次性跑很多条"，其实更重要的是前置思考——你得先把提示词、重试逻辑、节奏控制、导出格式全想清楚。想清楚了之后，剩下的就是等它跑完，中间你可以去干别的。我一般跑批量的时候会顺手处理邮件或者开个会，回来基本就好了。效率提升不是因为"AI跑得快"，而是因为你不用盯着了。

四个平台的实际体验与对比

我的选法：研究类任务我直接上 Perplexity（要引用的话别的都不太稳）；要表格或者字段特别多就 Gemini；ChatGPT 拿来写创意变体最省心；Grok 我只在需要"这周发生了啥"的时候用。有时候同一个项目会混着来——比如先 ChatGPT 出思路，再 Perplexity 找证据。

快速上手：三步开始你的第一次批量运行

1. 准备问题清单：在文本文件或表格中，每行写一个问题。先从10条开始测试。
2. 选择平台：需要引用→Perplexity；需要表格→Gemini；创意生成→ChatGPT；时效话题→Grok。
3. 启动批量：
   • 安装对应平台的浏览器插件
   • 复制粘贴你的问题列表
   • 开启Temporary Chat（推荐）
   • 点击开始，插件会自动顺序执行
   • 等待完成后导出JSON（可随时暂停/恢复）

使用技巧与最佳实践

• 小批量测试：先用10条验证提示词效果，确认格式稳定后再扩大规模。
• 开启Temporary Chat：批量任务建议开启，避免污染账号历史记录。
• 高峰期避让：遇到限流提示时暂停3-5分钟，或选择非高峰时段运行。
• 失败重试：插件会自动标记失败项，可单独重新运行失败的问题。
• 及时导出：运行完成后立即导出JSON，避免浏览器意外关闭丢失数据。

真实案例：312条问答批量生成

翻车集锦与修复

• 平台限流提示：暂停3-5分钟后继续运行；高峰期避免大批量任务。
• Perplexity 无来源：收窄问题范围，或改写为"列出前 N 名并标注来源/年份/站点名"。
• Gemini 字段名乱跑：减少字段数；在提示词中加入"只输出以下字段，禁止额外字段"；失败项自动进重试队列。
• 长答案截断：要求 Markdown 表格+要点形式；把"解释性文字"限制在 2-3 句；必要时拆分为多个问题。
• 提示词不稳定：先用 10 条小样本测试，确认输出格式稳定后再扩大规模。

临时对话（Temporary Chat）与账号记忆

• ChatGPT Temporary Chat：对话不显示在历史中，不使用或更新记忆，不用于训练；批量不写入账号历史/记忆。
• Gemini 临时对话：适合涉敏主题或需要与常规历史隔离的批量运行。
• 实践：涉敏/大批量默认开启临时对话；导出前本地脱敏与分批归档。

标准 JSON 导出结构（节选）

{
  "exportTime": "2025-11-06T10:49:21.119Z",
  "totalQuestions": 2,
  "completedQuestions": 2,
  "questions": [
    {
      "question": "Which electric vehicles rank in the top ten for driving range in 2025?",
      "status": "completed",
      "answer": "...Markdown/plain text...",
      "sources": [
        {"url": "https://example.com/a", "title": "Source A", "description": "...", "source_name": "SiteA"}
      ],
      "timestamp": 1762425859997,
      "completedAt": 1762425889999,
      "error": null
    }
  ]
}
      

• exportTime/totalQuestions/completedQuestions：总体信息。
• questions[].answer：建议要求 Markdown/表格；若需二次结构化，可在提示词中强制内部 JSON。
• questions[].sources：Perplexity 有来源/标题/描述/站点名；其余平台为空数组或省略。
• questions[].error：错误信息；成功为 null，便于重试。

无需人工逐条提问：怎么做到的

把问题按“每行一个”的形式准备好，插件会逐条顺序发送，并在界面显示进度。你可以随时暂停/恢复；失败项自动进入重试队列。整个过程无需人工盯着逐条复制粘贴。

标准导出 JSON 字段字典

• exportTime：导出时间（ISO 字符串）。
• totalQuestions/completedQuestions：总数/完成数。
• questions[]：结果数组。
• questions[].question：原始问题（每行一个）。
• questions[].status：运行状态，例如 completed/failed。
• questions[].answer：模型回答（Markdown/表格/纯文本）。
• questions[].sources[]：引用来源（Perplexity 可用：url/title/description/source_name）。
• questions[].timestamp/completedAt：开始/完成时间戳（ms）。
• questions[].error：错误信息；成功为 null（便于重试）。

输入样例（每行一个问题，可直接粘贴）

围绕【主题】，列出长尾关键词，按搜索量降序输出，使用中文，每行一个关键词。
比较【主体A】与【主体B】的主要差异，生成可搜索的对比关键词短语。
在【地区】用户如何本地化搜索【主题】？给出常见说法与易混写的关键词短语。
最近30天与【主题】相关的上升话题有哪些？每个话题生成3个长尾关键词。
为【主题】生成“教程/步骤/清单/排坑”的任务型关键词。
      

更多模板请查看：中文 50 个模板

导出后的落地步骤（表格/BI）

• 导入：将标准 JSON 导入表格/数据库，展开 questions[]。
• 映射：question → Question，answer → AnswerMD，sources[].url → SourceURL，completedAt → DoneAt，error → ErrorMsg。
• 筛选：按 status/错误类型/耗时过滤；失败项送入重试队列。
• 分发：按主题/人群/场景打标签，进入选题/发布/监控看板。

从 JSON 到表格/BI 的字段映射

• questions[].question → Question：原始问题文本。
• questions[].answer → AnswerMD：Markdown/表格内容，可二次解析。
• questions[].sources[].url → SourceURL：研究引用的链接（如 Perplexity）。
• timestamp/completedAt → Timestamps：用于时序分析与耗时统计。
• error → ErrorMsg：失败原因，便于过滤与重试。

常见问题（FAQ）

• 可以同时运行多个批量任务吗？ 不建议。插件在同一浏览器中同时只能运行一个批量任务，避免相互干扰。
• 导出 JSON 与提示词有什么关系？ 导出 JSON 是插件功能，自动生成包含 exportTime、questions[] 等字段的标准结构，与提示词无关。若你希望 questions[].answer 内部也为严格 JSON，才需要在提示词中明确"只输出 JSON、固定字段、禁止额外字段"。
• 为什么有些问题会失败？ 常见原因：平台限流、网络超时、提示词导致的格式错误。失败项会自动标记，可单独重试。
• Perplexity 的 sources 和其他平台有何差异？ Perplexity 返回结构化的引用来源；ChatGPT（开启网页搜索）也支持引用但格式较灵活；Gemini和Grok通常不返回来源。
• Temporary Chat 何时开启？ 批量场景推荐默认开启，避免大量问答污染账号历史记录和AI记忆。
• 如何与 BI 打通？ 以导出的标准 JSON 为输入，落库或导入表格后，建立字段映射与看板。

操作清单（上手即用）

• 模板：使用“每行一个问题”的占位符模板；先跑 10 条小样本。
• 命名：插件自动生成文件名（如 chatgpt-answers-时间戳.json），下载后建议重命名便于管理，例如 chatgpt-answers-2025-11-06-1731816816458.json，时间戳为导出时间的 Unix 时间戳（秒级别）。
• 落地：导入表格/BI 做筛选与分发；异常项进入重试队列。

各自“最擅长”的场景

• 创意变体 → ChatGPT
• 热点速览 → Grok
• 带引用的研究类 → Perplexity
• 严格结构与校验 → Gemini

前往免费四平台工具 →

立即开始

企业用户？了解 AIMEGATRON 品牌可见性监控平台