Scegliere il modello giusto

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Stabilisci i criteri chiave

Quando scegli un modello Claude, considera innanzitutto di valutare questi fattori:

• Capacità: Quali funzionalità o capacità specifiche dovrà avere il modello per soddisfare le tue esigenze?
• Velocità: Quanto rapidamente deve rispondere il modello nella tua applicazione? Claude Opus 5, Claude Opus 4.8 e Claude Opus 4.7 supportano la modalità veloce (anteprima di ricerca), che offre una velocità di output fino a 2,5 volte superiore a un prezzo premium. La modalità veloce su Claude Opus 4.7 è deprecata, con rimozione il 24 luglio 2026.
• Costo: Qual è il tuo budget sia per lo sviluppo che per l'utilizzo in produzione?
• Effort: I modelli Opus e Sonnet recenti supportano un parametro effort che scambia intelligenza con latenza e costo all'interno di un singolo modello. Regolare l'effort è spesso una leva migliore rispetto al cambio di modello. Su Claude Opus 5, inizia con il valore predefinito (high) e regola verso l'alto o verso il basso in base alle tue valutazioni. Su Claude Opus 4.8 e Claude Opus 4.7, il livello di effort xhigh, tra high e max, è l'impostazione migliore per la maggior parte dei casi d'uso di coding e agentici.

Conoscere queste risposte in anticipo renderà molto più facile restringere il campo e decidere quale modello utilizzare.

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Scegli il modello migliore con cui iniziare

Ci sono due approcci generali che puoi utilizzare per iniziare a testare quale modello Claude funziona meglio per le tue esigenze.

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Opzione 1: Inizia privilegiando l'efficienza

Per molte applicazioni, iniziare con un modello più veloce ed economico come Claude Haiku 4.5 può essere l'approccio ottimale:

1. Inizia l'implementazione con Claude Haiku 4.5.
2. Testa a fondo il tuo caso d'uso.
3. Valuta se le prestazioni soddisfano i tuoi requisiti.
4. Esegui l'upgrade solo se necessario per colmare specifiche lacune di capacità.

Questo approccio consente un'iterazione rapida, costi di sviluppo inferiori ed è spesso sufficiente per molte applicazioni comuni. Questo approccio è ideale per:

• Prototipazione e sviluppo iniziali
• Applicazioni con requisiti di latenza stringenti
• Implementazioni sensibili ai costi
• Attività semplici e ad alto volume

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Opzione 2: Inizia privilegiando le capacità

Per attività complesse in cui l'intelligenza e le capacità avanzate sono fondamentali, potresti voler iniziare privilegiando le capacità: implementa con il punto di partenza più potente per la tua attività, quindi ottimizza verso modelli più efficienti in seguito:

1. Implementa con Claude Opus 5.
2. Ottimizza i tuoi prompt per questo modello.
3. Valuta se le prestazioni soddisfano i tuoi requisiti.
4. Considera di aumentare l'efficienza riducendo l'effort o passando a modelli inferiori nel tempo con una maggiore ottimizzazione del flusso di lavoro.

Questo approccio è ideale per:

• Attività di ragionamento complesse
• Applicazioni scientifiche o matematiche
• Attività che richiedono una comprensione sfumata
• Applicazioni in cui l'accuratezza supera le considerazioni sui costi
• Coding avanzato e lavoro agentico ad alta autonomia

Claude Opus 5 (claude-opus-5) rappresenta un miglioramento radicale rispetto a Claude Opus 4.8, eccellente nel ragionamento profondo, nelle attività agentiche e a lungo termine, e nello scaling del calcolo al momento dell'inferenza. Claude Opus 5 supporta una finestra di contesto da 1M di token per impostazione predefinita e fino a 128k token di output, ed è prezzato a $5 per milione di token di input e $25 per milione di token di output.

Claude Fable 5 (claude-fable-5) è il modello più capace ampiamente rilasciato da Anthropic, che offre intelligenza di nuova generazione per agenti a lunga esecuzione. Claude Mythos 5 (claude-mythos-5) è disponibile tramite Project Glasswing. Entrambi i modelli supportano una finestra di contesto da 1M di token per impostazione predefinita, fino a 128k token di output e il pensiero adattivo sempre attivo. Consulta Presentazione di Claude Fable 5 e Claude Mythos 5 per i dettagli sul lancio.

Claude Fable 5 e Claude Mythos 5 sono prezzati a $10 per milione di token di input e $50 per milione di token di output.

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Matrice di selezione del modello

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Decidi se eseguire l'upgrade o cambiare modello

Per determinare se hai bisogno di eseguire l'upgrade o cambiare modello, dovresti:

1. Creare test di benchmark specifici per il tuo caso d'uso - avere un buon set di valutazione è il passo più importante del processo.
2. Testare con i tuoi prompt e dati reali.
3. Confrontare le prestazioni tra i modelli per:
   • Accuratezza delle risposte
   • Qualità delle risposte
   • Gestione dei casi limite
4. Valutare i compromessi tra prestazioni e costi.

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