Choisir le bon modèle

Établir les critères clés

Lors du choix d'un modèle Claude, nous vous recommandons d'évaluer d'abord ces facteurs :

• Capacités : Quelles fonctionnalités ou capacités spécifiques le modèle devra-t-il avoir pour répondre à vos besoins ?
• Vitesse : À quelle vitesse le modèle doit-il répondre dans votre application ?
• Coût : Quel est votre budget pour l'utilisation en développement et en production ?

Connaître ces réponses à l'avance rendra beaucoup plus facile la réduction des options et la décision du modèle à utiliser.

Choisir le meilleur modèle pour commencer

Il existe deux approches générales que vous pouvez utiliser pour commencer à tester quel modèle Claude fonctionne le mieux pour vos besoins.

Option 1 : Commencer avec un modèle rapide et rentable

Pour de nombreuses applications, commencer avec un modèle plus rapide et plus rentable comme Claude Haiku 4.5 peut être l'approche optimale :

1. Commencer l'implémentation avec Claude Haiku 4.5
2. Tester votre cas d'usage en détail
3. Évaluer si les performances répondent à vos exigences
4. Mettre à niveau uniquement si nécessaire pour combler des lacunes de capacités spécifiques

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