Выбираем модель замерами на вашей задаче

Облачные модели выигрывают по качеству на сложных задачах и не требуют капитальных затрат на оборудование: платите за фактическое использование. Локальные модели выигрывают там, где данные нельзя передавать наружу, а также при больших объёмах однотипных запросов, где стоимость владения собственным инференсом ниже.

Практическое правило: если задача связана с персональными данными, коммерческой тайной или закрытым контуром, смотрим в сторону локальных моделей сразу. Если задача допускает обезличивание и объёмы умеренные, облачный вариант обычно дешевле и качественнее. Часто оптимален гибрид: чувствительные данные обрабатываются локально, остальное — в облаке.

Качество сравнения определяется набором примеров, а не числом моделей в списке. Мы просим 50–200 реальных случаев, включающих типовые ситуации, редкие варианты и пограничные случаи. Последние особенно важны: именно на них проявляется разница между моделями.

Для каждого примера фиксируется эталонный ответ. Если задача не имеет одного правильного ответа — например, генерация текста, — эталон заменяется набором критериев: наличие обязательных элементов, отсутствие запрещённых формулировок, соответствие тону. Такая разметка позволяет оценивать результат автоматически и повторяемо, а не «на глаз».

Провайдеры обновляют модели без предварительного согласования с вами, и поведение может измениться: длина ответа, следование формату, готовность признать незнание. Если интеграция опирается на жёсткий формат ответа, обновление способно её сломать.

Защита строится из трёх элементов: версия модели фиксируется в конфигурации там, где провайдер это позволяет; тестовый набор прогоняется после каждого обновления для сравнения с предыдущими результатами; в коде предусмотрена валидация формата ответа и повторный запрос при несоответствии. Это не устраняет риск полностью, но делает его управляемым.