Choisir le bon modèle

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Établir les critères clés

Lorsque vous choisissez un modèle Claude, envisagez d'abord d'évaluer ces facteurs :

• Capacités : De quelles fonctionnalités ou capacités spécifiques aurez-vous besoin pour que le modèle réponde à vos exigences ?
• Vitesse : À quelle vitesse le modèle doit-il répondre dans votre application ? Claude Opus 4.8 et Claude Opus 4.7 prennent en charge le mode rapide (aperçu de recherche), qui offre une vitesse de sortie jusqu'à 2,5 fois supérieure à un tarif premium. Le mode rapide sur Claude Opus 4.7 est obsolète et sera supprimé le 24 juillet 2026.
• Coût : Quel est votre budget pour le développement et l'utilisation en production ?
• Effort : Les modèles Opus et Sonnet récents prennent en charge un paramètre d'effort qui échange l'intelligence contre la latence et le coût au sein d'un même modèle. Ajuster l'effort est souvent un meilleur levier que de changer de modèle. Sur Claude Opus 4.8 et Claude Opus 4.7, le niveau d'effort xhigh, situé entre high et max, est le meilleur réglage pour la plupart des cas d'usage de codage et agentiques.

Connaître ces réponses à l'avance facilitera grandement la sélection et le choix du modèle à utiliser.

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Choisir le meilleur modèle pour commencer

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

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Option 1 : Commencer avec un modèle rapide et économique

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

1. Commencez l'implémentation avec Claude Haiku 4.5.
2. Testez votre cas d'usage de manière approfondie.
3. Évaluez si les performances répondent à vos exigences.
4. Passez à un modèle supérieur uniquement si nécessaire pour combler des lacunes de capacités spécifiques.

Cette approche permet une itération rapide, des coûts de développement réduits, et est souvent suffisante pour de nombreuses applications courantes. Cette approche est idéale pour :

• Le prototypage et le développement initiaux
• Les applications avec des exigences strictes en matière de latence
• Les implémentations sensibles aux coûts
• Les tâches simples à volume élevé

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Option 2 : Commencer avec le modèle le plus performant

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

1. Implémentez avec Claude Opus 4.8.
2. Optimisez vos prompts pour ces modèles.
3. Évaluez si les performances répondent à vos exigences.
4. Envisagez d'améliorer l'efficacité en réduisant l'effort ou en passant à des modèles inférieurs au fil du temps grâce à une meilleure optimisation du flux de travail.

Cette approche est idéale pour :

• Les tâches de raisonnement complexes
• 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 et le travail agentique à haute autonomie

Claude Fable 5 (claude-fable-5) est le modèle le plus performant d'Anthropic largement disponible, offrant une intelligence de nouvelle génération pour les agents de longue durée. Claude Mythos 5 (claude-mythos-5) est disponible via Project Glasswing. Les deux modèles prennent en charge par défaut une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, jusqu'à 128 000 tokens de sortie, et la réflexion adaptative toujours activée. Consultez Présentation de Claude Fable 5 et Claude Mythos 5 pour les détails du lancement.

Claude Fable 5 et Claude Mythos 5 sont facturés 10 $ par million de tokens d'entrée et 50 $ par million de tokens de sortie.

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Matrice de sélection des modèles

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Décider s'il faut passer à un modèle supérieur ou changer de modèle

Pour déterminer si vous devez passer à un modèle supérieur ou changer de modèle, vous devez :

1. Créer des tests de référence spécifiques à votre cas d'usage — disposer d'un bon ensemble d'évaluation est l'étape la plus importante du processus.
2. Tester avec vos prompts et données réels.
3. Comparer les performances entre les modèles pour :
   • La précision des réponses
   • La qualité des réponses
   • La gestion des cas limites
4. Évaluer les compromis entre performances et coûts.

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Prochaines étapes