Неудобната вистина: „изборот на модел“ е половина од вашиот брз инженеринг Ако вашиот рецепт е рецепт, тогаш моделот е вашата кујна. Добриот рецепт не помага ако: 
 
 
 
 
 печката е мала (контекстниот прозорец), состојките се скапи (цената на токенот), шефот е бавен (латентност), или вашите алатки не се вклопуваат (повик за функција / JSON / SDK / екосистем). Еве го а споредба што всушност можете да ја користите. practical 
 
 Забелешка за "параметри": за многу гранични модели, броевите на параметри не се откриваат јавно.Во пракса, контекстниот прозорец + цените + алатките предвидуваат "соодветно" подобро од претпоставувањето на скалата на параметрите. Забелешка за "параметри": за многу гранични модели, броевите на параметри не се откриваат јавно.Во пракса, контекстниот прозорец + цените + алатките предвидуваат "соодветно" подобро од претпоставувањето на скалата на параметрите. 1) Брза споредба: што треба прво да се грижите за 1.1 „Четири копчиња“ кои се важни 
 
 
 
 
 Контекст: Можете ли да ја вклопите работата во едно барање? Цена: Можете ли да си дозволите волумен? Латентност: Дали вашето UX го толерира чекањето? Компатибилност: Дали вашиот стек ќе се интегрира чисто? Сè друго е втор ред. 2) Табела за модел на спецификации (контекст + позиционирање) Оваа табела се фокусира на она што е стабилно: . family, positioning, and context expectations , на , на )  Општа цел, силна алатка екосистем  Цена + кеш влез се објавени јасно.  OpenAI  “o” размислување семејство (на пример, , на Глобално размислување / потешко планирање, често повисоки трошоци; се користат селективно. gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gr gpt-4o gpt-4.1 gpt-5* o3 o1 3) Табела на цените (делот што вашиот ЦФО всушност го чита) Подолу се од официјалните документи (USD за Користете го ова како основна линија, а потоа применувајте: кеширање, попусти за партиите и вашата вистинска должина на излез. public list prices 1M tokens 3.1 OpenAI (избрани нагласи) OpenAI објавува влез, кеш влез и излез цени за 1M токени. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 долари 0,50 долари 8.00 долари Висококвалитетно општо размислување со здрава цена gpt-4o 2,50 долари 1,25 долари 10 долари Multimodal-ish “работен коњ” ако ви треба gpt-4o-mini 0,15 долари од 0,75 од 0,60 Чет со висок проток, екстракција, означување o3 2.00 долари 0,50 долари 8.00 долари Разумно-тешки задачи без врвни цени o1 15 часот од 7.50 долари 60 000 долари „Користете го штедно“: тешко размислување каде грешките се скапи 
 
 Ако градите производ: често ќе извршувате 80–95% од повиците на поевтин модел (мини / брз ниво), и ќе ги ескалирате само тешките случаи. Ако градите производ: често ќе трчате на повици на поевтин модел (мини / брз ниво), и да се ескалираат само тешки случаи. 80–95% 3.2 Антрополошкиот (Клод) Anthropic објавува табела за моделирање на цените во 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 Клод Хајку 4.5 1,00 долари 5.00 долари Брзо, буџетски пријателски животно Клод Хајку 3.5 0,80 долари 4.00 долари Поевтина опција за животните Клод Соннет 3.7 (депресиран) 3,75 долари 15 часот Листа како депресирани по цена Клод Опус 3 (депресиран) 1875 година 75 долари Премиум, но означен со депресија 
 
 Важно: достапноста на моделот се менува. Третирајте ја табелата за цени како авторитетна "што постои во моментот". Третирајте ја табелата за цените како авторитетна "што постои во моментов". Important: Google Gemini (API за програмери) Gemini цените варираат според нивото и вклучуваат контекст кеширање + заземјување цена. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 Близнаци tier (ров пример) 0,30 долари 2,50 долари Контекст кеширање + опции за заземјување Близнаци Flash-стил ред пример 0,10 долари 0,40 долари Многу ниски трошоци за излез; добро за висок волумен Страницата за цените на Gemini, исто така, наведува: 
 
 
 контекст caching цени, и Погледнете ги цените и ограничувањата на Google Search. 3.4 DeepSeek (API) за пребарување DeepSeek ги објавува цените во своите API документи и на својата страница за ценови. 
 
 
 
 
 
 
 
 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“ ниво Многу ниска цена по токен во споредба со многу гранични модели DeepSeek-R1 расудување ниво Повисока од нивоата на разговор, се уште агресивно ценета 4) Латентност: не користете лажни „просечни секунди“ табели Повеќето табели за латентност на блогот се исто така: 
 
 
 измерени во еден ден, еден регион, еден товар, а потоа рециклирани засекогаш, или Чиста фикција Наместо тоа, користете : two metrics you can actually observe 
 
 
 TTFT (време до првиот токен) – колку брзо почнува стримирањето Токени/секунди – колку брзо доаѓа излезот откако ќе започне 4.1 Практични очекувања за латентност (направен) 
 
 
 
 Нивоата “Mini/Flash” обично ги освојуваат TTFT и проток за работни оптоварувања во стил на разговор. „Размислување“ нивоа обично имаат побавно TTFT и може да произведуваат повеќе токени (повеќе размислување), така што се забележува зголемување на латенцијата. Долгите контекстни влезови ја зголемуваат латенцијата насекаде. 4.2 Како да направите бенчмарк за вашиот сопствен производ (метод од 15 минути) Креирајте мал скрипт за бенчмарк кој испраќа: 
 
 
 
 
 истиот повик (на пример, 400-800 токени), фиксна макс излез (на пример, 300 токени), во вашата целна област, За 30 до 50 трки. Рекордот : 
 
 
 
 П50 / П95 ТТФТ p50 / p95 вкупно време, Токени / сек Потоа донесете одлука со податоци, а не со вибрации. 5) Компатибилност: зошто „инструментот се вклопува“ го надминува квалитетот на суровиот модел Моделот кој е 5% "паметен" но го скрши вашиот стек е нето загуба. Prompt + API површинска компатибилност (што се прекинува кога ќе ги промените моделите) ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИЈА: ФАКУРТАЦИ 5.2 Екосистемски соодветен (а.к.а. „Што веќе го користите?“) 
 
 
 
 Ако живеете во работните процеси во стилот на Google Workspace / Vertex, опциите за интеграција на Gemini + заземјување може да бидат природно прилагодени. Ако се потпирате на широк екосистем за автоматизација на трети страни, OpenAI + Claude и двете имаат зрело покритие за SDK + алатки (LangChain итн.). Ако ви треба резиденција на податоци / on-prem, моделите со отворен код (Llama / Qwen) ви дозволуваат да ги задржите податоците во вашата граница, но плаќате во MLOps. 6) Листата на одлуки: изберете модели како инженер Чекор 1 - класифицирајте ја задачата 
 
 
 
 Висок волумен / ниски залози: означување, препишување, FAQ, екстракција Средни стапки: Одговори за поддршка на клиентите, внатрешно известување Високи залози: правни, финансиски, безбедносни, медицински слични домени (пазете се) Чекор 2 – одлучете за вашиот стек (правилото за модели од 2-3) Заедничка конструкција : 
 
 
 
 Брзо и евтино ниво за повеќето барања Силен ниво за тешки повици, долг контекст, сложен размислување Опционално: Реално време или ниво на длабоко размислување за специфични UX / карактеристики Чекор 3 – Стратегија за контрола на трошоците (пред да испратите) 
 
 
 
 
 Ограничување на должината на излезот Повторувачки систем/контекст Баци хомогени работни места додадете правила за ескалација (не испраќајте сè до најскапиот модел) 7) Практична табела за споредба што можете да ја ставите во PRD Еве една кратка табела за "копирање / поставување" за засегнатите страни. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 Корисничка поддршка chatbot Задолжителност + трошоци (или Близнаци флеш ниво) gpt-4o-mini Клод Висок Тир gpt-4.1 Поевтини 80–90%, ескалираат само двосмислени случаи Долгиот документ за синтеза Контекст + форматска стабилност Клод Тиер со силно долгообразно однесување gpt-4.1 Долги повици + структуриран излез Кодирање помагач во IDE Коректност + коректност или еквивалентно gpt-4.1 / на o3 o1 Длабоко размислување за трикови bugs Внатрешен асистент за приватност Граници на податоците Самостојник Llama/Qwen Модел на облак за нечувствителни излези Чувајте сирови податоци во домот Завршни земи „Најдобриот модел“ не е нешто. Постои само . best model for this prompt, this latency budget, this cost envelope, and this ecosystem Ако сте на брод со: 
 
 
 
 
 одреден бенчмарк, 2 – 3 модел стак, строги ограничувања на производството, и качување / batching, Ќе ги надминете тимовите кои го следат најновиот модел секој месец.

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

Ова аудио е произведено на оригиналниот јазик на приказната!

Избор на LLM во 2026: Практична табела за споредба (спецификации, трошоци, задоцнување, компатибилност)

About Author

КОМЕНТАРИ

ВИСЕТЕ ТАГОВИ

ОВОЈ СТАТИЈА БЕШЕ ПРЕТСТАВЕН ВО

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps