GPT-4.1,  o3-pro, o4-mini-high, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 – яка різниця між моделями?

Модел GPT-4.1,  o3-pro, o4-mini-high, Claude Sonnet 4, Claude Opus 4 виконують схожі завдання – аналізують запити людини та генерують текстові відповіді – кожна з них має власні сильні й слабкі сторони, масштаб, швидкість та цінову політику.

GPT-4.1:

GPT-4.1 – це внутрішня ревізія GPT-4, яку OpenAI поступово розгортає з кінця 2024 р. Головні відмінності порівняно з початковим GPT-4 полягають у підвищеній надійності, довшому контекстному вікні (до 128 тис. токенів у «Enterprise»-версіях) і кращому керуванні стилем. Модель залишається «топовою» в екосистемі OpenAI за якістю reasoning-завдань (аналіз коду, складні сторітелінг-структури) і за кількістю плагінів чи інструментів, з якими вона інтегрується (Code Interpreter, візуальна обробка, пошук по власних файлах).

• Продуктивність: найвища серед лінійки OpenAI; здатна утримувати складні інструкції на багато кроків.
• Швидкість: дещо повільніша за «о»-серію, особливо для довгих відповідей.
• Ціна: найдорожча в API-тарифах OpenAI.

o3-pro:

«о»-серія (o1, o2, o3) – це експериментальні, оптимізовані під швидкість моделі, які OpenAI позиціонує як «chitchat-friendly» і економні. o3-pro є третьою ітерацією, «про»-конфігурація якої наближена за якістю до GPT-4-класу, але вдвічі-тричі дешевша й швидша.

• Призначення: розробники, яким потрібний розумний баланс «якість / ціна / затримка».
• Контекст: до 32 тис. токенів (заявлено); інколи губить дуже довгі інструкції.
• Типові кейси: чат-боти підтримки, A/B-тестинг маркетингових текстів, генерація кодових шаблонів «на льоту».

o4-mini-high:

Закоротка назва приховує дві ознаки: «mini» – компактніша архітектура, «high» – обрана найбільш «продуктивна» версія зі стеку mini. Фактично це наймолодший експеримент OpenAI у класі «доступний-але-розумний».

• Розмір: приблизно 7–15 млрд параметрів (оцінки спільноти).
• Плюси: миттєві відповіді, дуже низька вартість, доброякісна орфографія й базовий reasoning.
• Мінуси: швидко виходить з ладу на довгих ланцюгах міркувань; менш стабільна пам’ять про попередній контекст.

Claude Sonnet 4:

Anthropic пропонує три касти Claude-4: Haiku (найлегша), Sonnet (середня) і Opus (преміальна). Sonnet 4 – це «золота середина», яку часто порівнюють з o3-pro: трохи повільніша, але більш «філософська» й обережна з формулюваннями.

• Сильні боки: чемний, дипломатичний стиль; добре тримає контекст до 200 тис. токенів; ґрунтовні літературні перефразування.
• Слабкі боки: інколи занадто «самоцензурується»; менш вправна в чистому кодуванні за GPT-4.
• Ціна: ближче до o3-pro, дешевше за GPT-4.1 і Opus.

Claude Opus 4:

Opus – флагман Anthropic, що конкурує з GPT-4.1 за якістю міркувань та творчості. Його виділяє особливо велике «довготривале» контекстне вікно та схильність до систематичних відповідей.

• Продуктивність: порівнювана з GPT-4.1 у багатьох бенчмарках MMLU, HumanEval тощо; у деяких тестах перевершує GPT-4-Turbo в розумінні «відкладених фактів».
• Поведінка: обережна, суворо дотримується етичної політики Anthropic, тож може частіше відмовлятися від сумнівних запитів.
• Вартість: майже «преміум+»; дорожча за GPT-4-Turbo, але трохи дешевша за повноцінний GPT-4.1 (залежить від тарифу).

Як обрати модель для своїх потреб:

1. Якщо потрібен максимальний рівень точності, глибокі крокові ланцюжки роздумів і ви не обмежені бюджетом – вибирайте GPT-4.1 або Claude Opus 4.
2. Коли важливий баланс «ціна / якість» для серійного використання API – варто спробувати o3-pro або Claude Sonnet 4 і провести A/B-тест.
3. Для продуктових прототипів, де головне – швидкі, дешеві й відносно якісні відповіді на короткі запити, підійде o4-mini-high.
4. ПАМ’ЯТАЙТЕ, що інтеграційні можливості також різняться: GPT-лінійка має глибшу екосистему інструментів (функції, Code Interpreter, візуальний аналіз), тоді як Claude робить ставку на довгі контексти та етичні гарантії.

Підсумок:

Попри те, що всі ці LLM вирішують схожі задачі, вони відрізняються за масштабом, швидкодією, вартістю й фірмовими «смаками»:
• OpenAI – ширший набір «джерел» і розвитку інструментів, більше коду та інтеграцій.
• Anthropic – тривалі контексти, фокус на безпеці та «людяності» відповіді.
• Серія «о» – експериментальний компроміс з мінімальними затримками.

Найкраща стратегія – чітко визначити свій use-case, прописати KPI (якість, ціна, latency) і паралельно протестувати щонайменше дві моделі, перш ніж масштабувати рішення у продакшн.

Залишити коментар

Опубліковано Максим на 25 06 2025. Поданий під Штучний інтелект. Ви можете слідкувати за будь-якими відповідями через RSS 2.0. Ви можете подивитись до кінця і залишити відповідь.