Choisir le bon modèle

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Établir des critères clés

Lors du choix d’un modèle Claude, nous recommandons d’abord d’évaluer ces facteurs :

• Capacités : Quelles fonctionnalités ou capacités spécifiques le modèle devra-t-il avoir pour répondre à vos besoins ?
• Vitesse : À quelle vitesse le modèle doit-il répondre dans votre application ?
• Coût : Quel est votre budget pour l’utilisation en développement et en production ?

Connaître ces réponses à l’avance facilitera grandement la sélection et la décision du modèle à utiliser.

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Choisir le meilleur modèle pour commencer

Il existe deux approches générales que vous pouvez utiliser pour commencer à tester quel modèle Claude convient le mieux à vos besoins.

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Option 1 : Commencer avec un modèle rapide et rentable

Pour de nombreuses applications, commencer avec un modèle plus rapide et plus rentable comme Claude 3.5 Haiku peut être l’approche optimale :

1. Commencez l’implémentation avec Claude 3.5 Haiku
2. Testez votre cas d’utilisation de manière approfondie
3. Évaluez si les performances répondent à vos exigences
4. Passez à un niveau supérieur uniquement si nécessaire pour combler des lacunes spécifiques en termes de capacités

Cette approche permet une itération rapide, des coûts de développement plus faibles, et est souvent suffisante pour de nombreuses applications courantes. Cette approche est idéale pour :

• Le prototypage initial et le développement
• Les applications avec des exigences strictes de latence
• Les implémentations sensibles aux coûts
• Les tâches simples à haut volume

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Option 2 : Commencer avec le modèle le plus performant

Pour les tâches complexes où l’intelligence et les capacités avancées sont primordiales, vous pourriez vouloir commencer avec le modèle le plus performant, puis envisager d’optimiser vers des modèles plus efficaces par la suite :

1. Implémentez avec Claude Opus 4 ou Claude Sonnet 4
2. Optimisez vos prompts pour ces modèles
3. Évaluez si les performances répondent à vos exigences
4. Envisagez d’augmenter l’efficacité en réduisant l’intelligence au fil du temps avec une plus grande optimisation du flux de travail

Cette approche est idéale pour :

• Les tâches de raisonnement complexes
• Les applications scientifiques ou mathématiques
• Les tâches nécessitant une compréhension nuancée
• Les applications où la précision l’emporte sur les considérations de coût
• La programmation avancée

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Matrice de sélection de modèle

• Refactorisation complexe de code
• Écriture créative nuancée
• Analyse financière ou scientifique complexe | | Équilibre entre intelligence et vitesse, performances solides mais avec des temps de réponse plus rapides | Claude Sonnet 4 | Demandes complexes de chatbot client, génération de code complexe, boucles agentiques simples, analyse de données | | Réponses rapides à moindre coût, optimisées pour les applications simples à haut volume sans besoin de réflexion prolongée | Claude 3.5 Haiku | Support client de base, génération de contenu formulaire à haut volume, extraction de données simple |

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Décider de passer à un niveau supérieur ou de changer de modèle

Pour déterminer si vous devez passer à un niveau supérieur ou changer de modèle, vous devriez :

1. Créer des tests de référence spécifiques à votre cas d’utilisation - avoir un bon ensemble d’évaluation est l’étape la plus importante du processus
2. Tester avec vos prompts et données réels
3. Comparer les performances entre les modèles pour :
   • La précision des réponses
   • La qualité des réponses
   • La gestion des cas particuliers
4. Évaluer les compromis entre performance et coût

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Prochaines étapes