Η δυσάρεστη αλήθεια: η «επιλογή μοντέλου» είναι το ήμισυ της γρήγορης μηχανικής σας Αν η πρότασή σας είναι μια συνταγή, το μοντέλο είναι η κουζίνα σας. Μια καλή συνταγή δεν βοηθάει αν: 
 
 
 
 
 το φούρνο είναι μικρό (παράθυρο περιβάλλοντος), τα συστατικά είναι ακριβά (τιμή token), ο αρχηγός είναι αργός (αργή), ή τα εργαλεία σας δεν ταιριάζουν (κλήση λειτουργίας / JSON / SDK / οικοσύστημα). Εδώ είναι ένα Μια σύγκριση που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε. practical 
 
 Σημείωση σχετικά με τις «παραμέτρους»: για πολλά μοντέλα ορίων, οι αριθμοί των παραμέτρων δεν αποκαλύπτονται δημόσια. στην πράξη, το παράθυρο πλαισίου + τιμολόγηση + χαρακτηριστικά εργαλείων προβλέπουν την «σύγκριση» καλύτερα από το να μαντέψουν την κλίμακα των παραμέτρων. Για πολλά οριακά μοντέλα, οι αριθμοί παραμέτρων δεν αποκαλύπτονται δημοσίως.Στην πράξη, το παράθυρο πλαισίου + τιμολόγηση + χαρακτηριστικά εργαλείων προβλέπουν την «συμμόρφωση» καλύτερα από το να μαντέψουν την κλίμακα παραμέτρων. Note on “parameters”: 1) Γρήγορη σύγκριση: τι πρέπει να προσέξετε πρώτα 1.1 Τα «τέσσερα κουμπιά» που έχουν σημασία 
 
 
 
 
 Περιεχόμενο: Μπορείτε να ταιριάξετε την εργασία σε ένα αίτημα; Κόστος: Μπορείτε να αντέξετε τον όγκο; Καθυστέρηση: Το UX σας ανέχεται την αναμονή; Συμβατότητα: Θα ενσωματωθεί καθαρά το stack σας; Όλα τα άλλα είναι δεύτερη τάξη. 2) Πίνακας προδιαγραφών μοντέλου (περιεχόμενο + τοποθέτηση) Ο πίνακας αυτός επικεντρώνεται σε αυτό που είναι σταθερό: . family, positioning, and context expectations γιος γιος γιος γιος γιος γιος γιος γιος γιος γιος. , , )  Γενικός σκοπός, ισχυρό οικοσύστημα εργαλείων  Τιμολόγηση + τροφοδοτούμενη καταχώρηση δημοσιεύονται σαφώς.  OpenAI  «o» συλλογιστική οικογένεια (π.χ., , Βαθύτερη λογική / σκληρότερος σχεδιασμός, συχνά υψηλότερο κόστος· χρησιμοποιήστε επιλεκτικά.Βαθύτερη λογική / σκληρότερος σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερος σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερος σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερος σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερος σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερος σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερη σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερη σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερη σχεδιασμόςΒαθύτερη λογική / σκληρότερη σχεδιασμόςΒαθύτερη σχε gpt-4o gpt-4.1 gpt-5* o3 o1 3) Πίνακας τιμών (το μέρος που διαβάζει πραγματικά ο CFO σας) Κάτω είναι από επίσημα έγγραφα (USD ανά Χρησιμοποιήστε αυτό ως βασική γραμμή, στη συνέχεια εφαρμόστε: προσωρινή αποθήκευση, εκπτώσεις παρτίδας και το πραγματικό σας μήκος εξόδου. public list prices 1M tokens 3.1 OpenAI (επιλεγμένα highlights) Το OpenAI δημοσιεύει τις τιμές εισόδου, προσωρινής αποθήκευσης και εξόδου ανά 1 εκατομμύριο tokens. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Model 
 Input / 1M 
 Cached input / 1M 
 Output / 1M 
 When to use 
 
 
 
 
 
 
 gpt-4.1 
 $2.00 
 $0.50 
 $8.00 
 High-quality general reasoning with sane cost 
 
 
 
 
 
 
 gpt-4o 
 $2.50 
 $1.25 
 $10.00 
 Multimodal-ish “workhorse” if you need it 
 
 
 
 
 
 
 gpt-4o-mini 
 $0.15 
 $0.075 
 $0.60 
 High-throughput chat, extraction, tagging 
 
 
 
 
 
 
 o3 
 $2.00 
 $0.50 
 $8.00 
 Reasoning-heavy tasks without the top-end pricing 
 
 
 
 
 
 
 o1 
 $15.00 
 $7.50 
 $60.00 
 “Use sparingly”: hard reasoning where mistakes are expensive gpt-4.1 2.00 δολάρια 0,50 δολάρια 8.00 δολάρια Υψηλής ποιότητας γενική συλλογιστική με λογικό κόστος gpt-4o 2,50 δολάρια 1,25 δολάρια 10.00 δολάρια Multimodal-ish «εργατικό άλογο» αν το χρειάζεστε gpt-4o-mini 0,15 δολάρια 0 075 δολάρια 0,60 δολάρια High-throughput chat, εξαγωγή, ετικέτες o3 2.00 δολάρια 0,50 δολάρια 8.00 δολάρια Λόγοι-βαρύτατα καθήκοντα χωρίς την κορυφαία τιμή o1 15.00 δολάρια 7.50 δολάρια 60 δολάρια «Χρησιμοποιήστε με λιτότητα»: σκληρή συλλογιστική όπου τα λάθη είναι ακριβά 
 
 Εάν κατασκευάζετε ένα προϊόν: συχνά θα εκτελέσετε το 80-95% των κλήσεων σε ένα φθηνότερο μοντέλο (μίνι / γρήγορο επίπεδο), και θα κλιμακώσετε μόνο τις σκληρές περιπτώσεις. Εάν κατασκευάζετε ένα προϊόν: συχνά θα εκτελέσετε το 80-95% των κλήσεων σε ένα φθηνότερο μοντέλο (μίνι / γρήγορο επίπεδο), και θα κλιμακώσετε μόνο τις σκληρές περιπτώσεις. 3.2 Ανθρωπικός (Κλοντ) Η Anthropic δημοσιεύει έναν πίνακα τιμών μοντέλου στο Claude docs. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Model 
 Input / MTok 
 Output / MTok 
 Notes 
 
 
 
 
 
 Claude Haiku 4.5 
 $1.00 
 $5.00 
 Fast, budget-friendly tier 
 
 
 
 
 
 Claude Haiku 3.5 
 $0.80 
 $4.00 
 Even cheaper tier option 
 
 
 
 
 
 Claude Sonnet 3.7 (deprecated) 
 $3.75 
 $15.00 
 Listed as deprecated on pricing 
 
 
 
 
 
 Claude Opus 3 (deprecated) 
 $18.75 
 $75.00 
 Premium, but marked deprecated Κλοντ Χάιου 4.5 1,00 δολάρια 5.00 δολάρια Γρήγορη, φιλική προς τον προϋπολογισμό Κλοντ Χάικ 3.5 0,80 δολάρια 4.00 δολάρια Ακόμα φθηνότερη επιλογή ζώων Claude Sonnet 3.7 (αποδυναμωμένος) 3,75 δολάρια 15.00 δολάρια Καταχωρήθηκε ως αποσβέστηκε σε τιμές Claude Opus 3 (αποδυναμωμένος) 18,75 δολάρια 75.00 δολάρια Πριμοδότηση, αλλά υποτιμημένη 
 
 Σημαντικό: Η διαθεσιμότητα του μοντέλου αλλάζει. Αντιμετωπίστε τον πίνακα τιμών ως το αυθεντικό "τι υπάρχει αυτή τη στιγμή". Αντιμετωπίστε τον πίνακα τιμών ως το αυθεντικό «τι υπάρχει αυτή τη στιγμή». Important: Google Gemini (API για προγραμματιστές) Η τιμολόγηση Gemini ποικίλλει ανάλογα με το επίπεδο και περιλαμβάνει την προσωρινή μνήμη + τιμολόγηση γείωσης. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Tier (example rows from pricing page) 
 Input / 1M (text/image/video) 
 Output / 1M 
 Notable extras 
 
 
 
 
 
 Gemini tier (row example) 
 $0.30 
 $2.50 
 Context caching + grounding options 
 
 
 
 
 
 Gemini Flash-style row example 
 $0.10 
 $0.40 
 Very low output cost; good for high volume Gemini tier (πρώτο παράδειγμα) 0,30 δολάρια 2,50 δολάρια Περιεχόμενο caching + επιλογές γείωσης Gemini Flash-style σειρά παράδειγμα 0,10 δολάρια 0,40 δολάρια Πολύ χαμηλό κόστος παραγωγής, καλό για υψηλό όγκο Η σελίδα τιμών του Gemini περιλαμβάνει επίσης: 
 
 
 Οι τιμές κρυπτογράφησης περιβάλλοντος, και Εφαρμογή των τιμών και των ορίων της αναζήτησης Google. 3.4 DeepSeek (από το API) Η DeepSeek δημοσιεύει τις τιμές στα έγγραφα του API και στη σελίδα τιμολόγησης. 
 
 
 
 
 
 
 
 Model family (per DeepSeek pricing pages) 
 What to expect 
 
 
 
 DeepSeek-V3 / “chat” tier 
 Very low per-token pricing compared to many frontier models 
 
 
 
 DeepSeek-R1 reasoning tier 
 Higher than chat tier, still aggressively priced DeepSeek-V3 / «Chat» επίπεδο Πολύ χαμηλή τιμή ανά token σε σύγκριση με πολλά μοντέλα σύνορα DeepSeek-R1 Λόγος Υψηλότερο από το επίπεδο συνομιλίας, ακόμα επιθετικά τιμολογημένο 4) Καθυστέρηση: Μην χρησιμοποιείτε ψεύτικους πίνακες «μέσων δευτερολέπτων» Οι περισσότεροι πίνακες καθυστέρησης blog είναι επίσης: 
 
 
 μετρηθεί σε μια μέρα, μια περιοχή, ένα φορτίο χρήσης, στη συνέχεια ανακυκλωθεί για πάντα, ή Η καθαρή φαντασία. Αντίθετα, χρησιμοποιήστε : two metrics you can actually observe 
 
 
 TTFT (Time to First Token) – Πόσο γρήγορα ξεκινά η ροή Tokens/sec – πόσο γρήγορα φτάνει η έξοδος μόλις ξεκινήσει 4.1 Πρακτικές προσδοκίες καθυστέρησης (κατευθυντικές) 
 
 
 
 Τα επίπεδα "Mini / Flash" συνήθως κερδίζουν TTFT και ροή για φορτία εργασίας σε στυλ συνομιλίας. Τα επίπεδα «λογισμού» έχουν συνήθως βραδύτερο TTFT και μπορεί να παράγουν περισσότερα tokens (περισσότερη σκέψη), επομένως η αντιληπτή καθυστέρηση αυξάνεται. Οι εισροές μακρού πλαισίου αυξάνουν την καθυστέρηση παντού. Πώς να συγκρίνετε το δικό σας προϊόν (μέθοδος 15 λεπτών) Δημιουργήστε ένα μικρό σενάριο αναφοράς που στέλνει: 
 
 
 
 
 το ίδιο prompt (π.χ. 400-800 tokens), σταθερή μέγιστη απόδοση (π.χ., 300 tokens), στην περιοχή του στόχου σας, Για 30-50 δρομολόγια Το ρεκόρ: 
 
 
 
 p50 / p95 TTFT, p50 / p95 συνολικό χρόνο, Τίτλος / Sec. Στη συνέχεια, πάρτε την απόφαση με δεδομένα, όχι με δονήσεις. 5) Συμβατότητα: γιατί το “tooling fit” ξεπερνά την ποιότητα του ακατέργαστου μοντέλου Ένα μοντέλο που είναι 5% "έξυπνο" αλλά σπάει το στοίβα σας είναι μια καθαρή απώλεια. 5.1 Συμβατότητα επιφάνειας Prompt + API (που σπάει όταν αλλάζετε μοντέλα) Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικέτες Ετικ 5.2 Το οικοσύστημα ταιριάζει (α.κ. «τι χρησιμοποιείτε ήδη;») 
 
 
 
 Εάν ζείτε σε ροές εργασίας τύπου Google Workspace / Vertex, η ενσωμάτωση Gemini + επιλογές γείωσης μπορεί να είναι μια φυσική λύση. Εάν βασίζεστε σε ένα ευρύ οικοσύστημα αυτοματισμού τρίτων, το OpenAI + Claude έχει ώριμη κάλυψη SDK + εργαλείων (LangChain κ.λπ.). Εάν χρειάζεστε διαμονή δεδομένων / on-prem, τα μοντέλα ανοιχτού κώδικα (Llama / Qwen) σας επιτρέπουν να κρατάτε τα δεδομένα εντός των ορίων σας, αλλά πληρώνετε σε MLOps. 6) Η λίστα ελέγχου αποφάσεων: επιλέξτε μοντέλα όπως ένας μηχανικός Βήμα 1 - Ταξινόμηση της εργασίας 
 
 
 
 Υψηλός όγκος / χαμηλά στοιχήματα: ετικέτες, επαναγραφή, FAQ, εξαγωγή Μέσοι δείκτες: απαντήσεις υποστήριξης πελατών, εσωτερική αναφορά Υψηλά στοιχήματα: νομικά, οικονομικά, θέματα ασφαλείας, ιατρικά (να είστε προσεκτικοί) Βήμα 2 – αποφασίστε για το στοίχημά σας (ο «κανόνας μοντέλου 2-3») Μια κοινή εγκατάσταση: 
 
 
 
 Εύκολο φθηνό επίπεδο για τις περισσότερες αιτήσεις Ισχυρό επίπεδο για σκληρές προειδοποιήσεις, μακρύ πλαίσιο, δύσκολη συλλογιστική Προαιρετικό: επίπεδο συλλογισμού σε πραγματικό χρόνο ή βαθύ επίπεδο για συγκεκριμένα UX / χαρακτηριστικά Βήμα 3 – στρατηγική ελέγχου κόστους (πριν από την αποστολή) 
 
 
 
 
 Εφαρμόστε όρια μήκους εξόδου Cache επαναλαμβανόμενο σύστημα / πλαίσιο Ομοιογενείς θέσεις εργασίας προσθέστε κανόνες κλιμάκωσης (μην στέλνετε τα πάντα στο πιο ακριβό μοντέλο σας) 7) Ένας πρακτικός πίνακας σύγκρισης που μπορείτε να επικολλήσετε σε ένα PRD Εδώ είναι ένας σύντομος πίνακας "copy / paste" για τους ενδιαφερόμενους. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Scenario 
 Priority 
 Default pick 
 Escalate to 
 Why 
 
 
 
 
 
 
 Customer support chatbot 
 Latency + cost 
  (or Gemini Flash-tier) gpt-4o-mini 
  / Claude higher tier gpt-4.1 
 Cheap 80–90%, escalate only ambiguous cases 
 
 
 
 
 
 
 Long document synthesis 
 Context + format stability 
 Claude tier with strong long-form behaviour 
 gpt-4.1 
 Long prompts + structured output 
 
 
 
 
 
 
 Coding helper in IDE 
 Tooling + correctness 
  or equivalent gpt-4.1 
  /  o3 o1 
 Deep reasoning for tricky bugs 
 
 
 
 
 
 
 Privacy-sensitive internal assistant 
 Data boundary 
 Self-host Llama/Qwen 
 Cloud model for non-sensitive output 
 Keep raw data in-house Υποστήριξη πελατών chatbot Καθυστέρηση + κόστος (ή το Gemini Flash-tier) gpt-4o-mini Κλοντ Ανώτερος Τίρος gpt-4.1 Φτηνά 80-90%, κλιμακώνουν μόνο ασαφείς περιπτώσεις Μακροχρόνια σύνθεση εγγράφου Περιεχόμενο + σταθερότητα μορφής Claude tier με ισχυρή συμπεριφορά μακράς μορφής gpt-4.1 Long prompts + δομημένη έξοδο Κωδικοποίηση βοηθών σε IDE Ακρίβεια + Ακρίβεια Η ισοδύναμη gpt-4.1 o3 o1 Βαθιά Λόγος για Tricky Bugs Ευαίσθητος εσωτερικός βοηθός σύνορα δεδομένων Φιλοξενία Llama/Qwen Μοντέλο cloud για μη ευαίσθητες εκδόσεις Κρατήστε τα πρώτα δεδομένα στο σπίτι Τελική λήψη Το «καλύτερο μοντέλο» δεν είναι κάτι. Υπάρχει μόνο . best model for this prompt, this latency budget, this cost envelope, and this ecosystem Αν ταξιδέψετε με: 
 
 
 
 
 ένα μετρημένο σημείο αναφοράς, ένα 2-3 μοντέλο stack, αυστηρούς περιορισμούς παραγωγής, και το caching/batching, Θα ξεπεράσετε τις ομάδες που κυνηγούν το νεότερο μοντέλο κάθε μήνα.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Read My Stories

Αυτός ο ήχος παράγεται στην αρχική γλώσσα της ιστορίας!

Επιλέγοντας ένα LLM το 2026: Ο πρακτικός πίνακας σύγκρισης (πρότυπα, κόστος, καθυστέρηση, συμβατότητα)

About Author

ΣΧΟΛΙΑ

ΚΡΕΜΑΣΤΕ ΕΤΙΚΕΤΕΣ

ΑΥΤΟ ΤΟ ΑΡΘΡΟ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΤΗΚΕ ΣΤΟ

Related Stories

Refactoring 021 - Remove Dead Code

OpenAI Subsidiaries Accused of Undermining Partnership Agreement with Musk

Crypto Networks Can Overcome Obstacles Open-Source Projects Face, Drips Founder Says

The DevOps Writing Contest by Aptible: Round 4 Winners Announced!

Refactoring 021 - Remove Dead Code

OpenAI Subsidiaries Accused of Undermining Partnership Agreement with Musk

Crypto Networks Can Overcome Obstacles Open-Source Projects Face, Drips Founder Says

The DevOps Writing Contest by Aptible: Round 4 Winners Announced!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps