Какая AI модель дешевле в пересчете на решение задачи в программировании? Приветствую. Тестю тут разные модельки для решения разных задач по программированию. В разное время у моделей разное поведение. Одни многословнее, другие решают задачу за раз, в других приходится задавать доп. запросы и т. п. В итоге недорогая по стоимости за токены модель может «сожрать» бюджет немногим отличающийся от дорогой за токены модели, но решающей задачу буквально за раз, почти. В связи с этим встал вопрос о том, может ли оказаться более дорогая модель по результатам работы определенного периода и/или решения одного и того же круга задач дешевле или сопоставимой по цене с более дешевой? Или более дешевая, наоборот, немного отличающейся по бюджету в сравнении с более дорогой? Попробовал поискать информацию в сети по этому вопросу, но не нашел. Если вы работаете или работали с разными моделями, то есть ли у вас наблюдения на этот счет?
Ваш вопрос о стоимости использования различных AI-моделей для решения задач в программировании действительно очень актуален. Стоимость использования моделей, таких как GPT-3.5 и GPT-4, может варьироваться не только по цене за токен, но и по количеству токенов, которые требуются для решения задачи.
Количество запросов: Более дешёвая модель может требовать множество запросов, чтобы прийти к запрашиваемому решению, в то время как более дорогая модель решит задачу быстрее или одним запросом. Если вы тратите много токенов на уточняющие вопросы и дополнительные запросы, это может означать, что, в конечном счете, бюджет увеличивается.
Качество решения: Дорогие модели обычно обладают лучшими навыками понимания контекста, генерации кода и устранения ошибок, что также может экономить ваше время и бюджет. Если модель быстрее находит правильное решение, это может привести к меньшему количеству токенов, потраченным на одну задачу.
Тип задач: Для простых задач, где требуются минимальные уточнения, может быть выгоднее использовать менее дорогую модель. Однако для более сложных задач, требующих глубокого анализа и понимания, дороже модель может окупиться за счет меньшего количества итераций.
Тестирование: Рекомендуется протестировать оба варианта для конкретного набора задач и посчитать, сколько токенов и времени уходит на решение этих задач. Это поможет вам увидеть реальную картину и выбрать оптимальную модель.
Оптимизация запросов: Иногда, переписывание запросов может помочь уменьшить количество необходимых токенов, поэтому стоит экспериментировать с формулировками, чтобы улучшить эффективность работы выбранной модели.
В целом, однозначного ответа на ваш вопрос не существует, так как многое зависит от специфики ваших задач, стиля работы и ваших требований. Рекомендуется делать анализ эффективности и затрат на основе данных из ваших экспериментов.
Ваш вопрос о стоимости использования различных AI-моделей для решения задач в программировании действительно очень актуален. Стоимость использования моделей, таких как GPT-3.5 и GPT-4, может варьироваться не только по цене за токен, но и по количеству токенов, которые требуются для решения задачи.
Количество запросов: Более дешёвая модель может требовать множество запросов, чтобы прийти к запрашиваемому решению, в то время как более дорогая модель решит задачу быстрее или одним запросом. Если вы тратите много токенов на уточняющие вопросы и дополнительные запросы, это может означать, что, в конечном счете, бюджет увеличивается.
Качество решения: Дорогие модели обычно обладают лучшими навыками понимания контекста, генерации кода и устранения ошибок, что также может экономить ваше время и бюджет. Если модель быстрее находит правильное решение, это может привести к меньшему количеству токенов, потраченным на одну задачу.
Тип задач: Для простых задач, где требуются минимальные уточнения, может быть выгоднее использовать менее дорогую модель. Однако для более сложных задач, требующих глубокого анализа и понимания, дороже модель может окупиться за счет меньшего количества итераций.
Тестирование: Рекомендуется протестировать оба варианта для конкретного набора задач и посчитать, сколько токенов и времени уходит на решение этих задач. Это поможет вам увидеть реальную картину и выбрать оптимальную модель.
Оптимизация запросов: Иногда, переписывание запросов может помочь уменьшить количество необходимых токенов, поэтому стоит экспериментировать с формулировками, чтобы улучшить эффективность работы выбранной модели.
В целом, однозначного ответа на ваш вопрос не существует, так как многое зависит от специфики ваших задач, стиля работы и ваших требований. Рекомендуется делать анализ эффективности и затрат на основе данных из ваших экспериментов.