用 Claude 三模型漏斗架構自製 AI 照片篩選器：2.5 萬張照片成本僅 25 美元

• 開發者針對自架相簿系統 Immich 推出開源 AI 照片篩選工具 Winnow，解決照片挑選的繁瑣痛點。 • 採用 Haiku → Sonnet → Opus 三階段模型漏斗架構，依成本與能力分層處理海量照片篩選。 • 第一階段由 Haiku 4.5 進行批次初篩與結構化評分，單張成本僅約 0.0007 美元。 • 第二與第三階段分別運用 Sonnet 進行排序 與 Opus 進行決賽對決，並導入 Bradley-Terry 模型 與雙向交換評分來消除位置偏誤。 • 善用 Claude Batch API 享 50% 折扣，搭配 Pydantic 結構化輸出確保流程零中斷。

「評審品質與性價比遠勝過原本預計的人工眾包（Mechanical Turk），這正是整個專案成功的關鍵。」 • 整個 2.5 萬張照片的圖庫處理總成本僅需 25 美元，專案已開源並支援 Docker 部署。