Choisir le bon modèle

Cette approche permet une itération rapide, des coûts de développement plus faibles, et est souvent suffisante pour de nombreuses applications courantes. Cette approche est la meilleure pour :

• Le prototypage et le développement initial
• Les applications avec des exigences de latence strictes
• Les implémentations sensibles aux coûts
• Les tâches à haut volume et simples

Option 2 : Commencer avec le modèle le plus capable

Pour les tâches complexes où l'intelligence et les capacités avancées sont primordiales, vous pouvez vouloir commencer avec le modèle le plus capable et ensuite envisager d'optimiser vers des modèles plus efficaces par la suite :

1. Implémenter avec Claude Sonnet 4.5
2. Optimiser vos invites pour ces modèles
3. Évaluer si les performances répondent à vos exigences
4. Envisager d'augmenter l'efficacité en réduisant l'intelligence au fil du temps avec une meilleure optimisation du flux de travail

Cette approche est la meilleure pour :

• Les tâches de raisonnement complexe
• Les applications scientifiques ou mathématiques
• Les tâches nécessitant une compréhension nuancée
• Les applications où la précision l'emporte sur les considérations de coût
• Le codage avancé

Matrice de sélection des modèles

Décider s'il faut mettre à niveau ou changer de modèles

Pour déterminer si vous devez mettre à niveau ou changer de modèles, vous devez :

1. Créer des tests de référence spécifiques à votre cas d'usage - avoir un bon ensemble d'évaluation est l'étape la plus importante du processus
2. Tester avec vos invites et données réelles
3. Comparer les performances entre les modèles pour :
   • La précision des réponses
   • La qualité des réponses
   • La gestion des cas limites
4. Peser les compromis entre performance et coût

Prochaines étapes