Выбор подходящей модели

Установите ключевые критерии

При выборе модели Claude мы рекомендуем сначала оценить следующие факторы:

• Возможности: Какие конкретные функции или возможности должна иметь модель, чтобы удовлетворить ваши потребности?
• Скорость: Насколько быстро модель должна реагировать в вашем приложении?
• Стоимость: Какой у вас бюджет как для разработки, так и для использования в производстве?

Зная эти ответы заранее, вам будет намного легче сузить выбор и решить, какую модель использовать.

Выберите лучшую модель для начала

Есть два общих подхода, которые вы можете использовать, чтобы начать тестирование того, какая модель Claude лучше всего подходит для ваших нужд.

Вариант 1: Начните с быстрой, экономичной модели

Для многих приложений начало с более быстрой и экономичной модели, такой как Claude Haiku 4.5, может быть оптимальным подходом:

1. Начните реализацию с Claude Haiku 4.5
2. Тщательно протестируйте ваш вариант использования
3. Оцените, соответствует ли производительность вашим требованиям
4. Обновляйте только при необходимости для устранения конкретных пробелов в возможностях

Этот подход позволяет быстро повторять, снижает затраты на разработку и часто достаточен для многих распространённых приложений. Этот подход лучше всего подходит для:

• Начальной разработки прототипов
• Приложений с жёсткими требованиями к задержке
• Экономичных реализаций
• Высокообъёмных, простых задач

Вариант 2: Начните с наиболее мощной модели

Для сложных задач, где интеллект и передовые возможности имеют первостепенное значение, вы можете начать с наиболее мощной модели, а затем рассмотреть возможность оптимизации более эффективных моделей позже:

1. Реализуйте с Claude Opus 4.6
2. Оптимизируйте ваши подсказки для этих моделей
3. Оцените, соответствует ли производительность вашим требованиям
4. Рассмотрите возможность повышения эффективности путём снижения интеллекта с течением времени благодаря лучшей оптимизации рабочего процесса

Этот подход лучше всего подходит для:

• Сложных задач рассуждения
• Научных или математических приложений
• Задач, требующих тонкого понимания
• Приложений, где точность важнее стоимости
• Продвинутого кодирования

Матрица выбора модели

Решите, нужно ли обновлять или менять модели

Чтобы определить, нужно ли вам обновлять или менять модели, вы должны:

1. Создать тесты производительности специфичные для вашего варианта использования — наличие хорошего набора оценки является наиболее важным шагом в процессе
2. Протестировать с вашими фактическими подсказками и данными
3. Сравнить производительность моделей по:
   • Точности ответов
   • Качеству ответов
   • Обработке граничных случаев
4. Взвесить компромиссы между производительностью и стоимостью

Следующие шаги