Escolhendo o modelo certo

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Estabeleça critérios-chave

Ao escolher um modelo Claude, recomendamos primeiro avaliar estes fatores:

• Capacidades: Quais recursos ou capacidades específicas o modelo precisará ter para atender às suas necessidades?
• Velocidade: Com que rapidez o modelo precisa responder em sua aplicação?
• Custo: Qual é o seu orçamento para uso em desenvolvimento e produção?

Conhecer essas respostas antecipadamente tornará muito mais fácil restringir e decidir qual modelo usar.

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Escolha o melhor modelo para começar

Existem duas abordagens gerais que você pode usar para começar a testar qual modelo Claude funciona melhor para suas necessidades.

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Opção 1: Comece com um modelo rápido e econômico

Para muitas aplicações, começar com um modelo mais rápido e econômico como o Claude 3.5 Haiku pode ser a abordagem ideal:

1. Comece a implementação com o Claude 3.5 Haiku
2. Teste seu caso de uso minuciosamente
3. Avalie se o desempenho atende aos seus requisitos
4. Faça upgrade apenas se necessário para lacunas específicas de capacidade

Esta abordagem permite iteração rápida, custos de desenvolvimento mais baixos e é frequentemente suficiente para muitas aplicações comuns. Esta abordagem é melhor para:

• Prototipagem e desenvolvimento inicial
• Aplicações com requisitos rigorosos de latência
• Implementações sensíveis ao custo
• Tarefas simples de alto volume

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Opção 2: Comece com o modelo mais capaz

Para tarefas complexas onde inteligência e capacidades avançadas são primordiais, você pode querer começar com o modelo mais capaz e depois considerar a otimização para modelos mais eficientes ao longo do tempo:

1. Implemente com o Claude Opus 4 ou Claude Sonnet 4
2. Otimize seus prompts para esses modelos
3. Avalie se o desempenho atende aos seus requisitos
4. Considere aumentar a eficiência reduzindo a inteligência ao longo do tempo com maior otimização do fluxo de trabalho

Esta abordagem é melhor para:

• Tarefas de raciocínio complexo
• Aplicações científicas ou matemáticas
• Tarefas que requerem compreensão nuançada
• Aplicações onde a precisão supera as considerações de custo
• Codificação avançada

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Matriz de seleção de modelo

• Refatoração complexa de código-base
• Escrita criativa nuançada
• Análise financeira ou científica complexa | | Equilíbrio entre inteligência e velocidade, forte desempenho mas com tempos de resposta mais rápidos | Claude Sonnet 4 | Consultas complexas de chatbot para clientes, geração complexa de código, loops agênticos simples, análise de dados | | Respostas rápidas a custo menor, otimizado para aplicações simples de alto volume sem necessidade de pensamento prolongado | Claude 3.5 Haiku | suporte básico ao cliente, geração de conteúdo formulaico de alto volume, extração de dados simples |

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Decida se deve fazer upgrade ou mudar de modelo

Para determinar se você precisa fazer upgrade ou mudar de modelos, você deve:

1. Criar testes de benchmark específicos para seu caso de uso - ter um bom conjunto de avaliação é o passo mais importante no processo
2. Testar com seus prompts e dados reais
3. Comparar o desempenho entre modelos para:
   • Precisão das respostas
   • Qualidade da resposta
   • Tratamento de casos extremos
4. Pesar os compromissos entre desempenho e custo

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Próximos passos