Самая дорогая модель быстрее: сравнение четырёх ИИ на рутинных задачах

Что проверялось

В статье на Habr AI автор поставил вопрос: нужны ли программисту самые «умные» модели или для рутинных задач хватит более дешёвых вариантов. Чтобы получить объективные данные, он выбрал четыре модели одного семейства (разные версии, различающиеся по стоимости и размеру контекста) и подготовил пять типовых задач, характерных для ежедневной разработки:

1. Генерация простого CRUD‑кода.
2. Рефакторинг функции с улучшением читаемости.
3. Написание unit‑тестов по заданному описанию.
4. Автоматическое исправление небольших багов.
5. Составление документации к API.

Для каждой задачи было выполнено по два прогона (скрытые тесты), что в сумме дало 40 запусков. Время выполнения, количество запросов (ходов) к модели и объём сгенерированного текста измерялись автоматически.

Ключевые результаты

| Модель | Стоимость (USD/1k токенов) | Среднее время (сек) | Среднее число ходов | Объём текста (токенов) | |--------|----------------------------|---------------------|---------------------|------------------------| | Дорогая (версия‑4) | 0.12 | 341 | 12 | 210 | | Средняя (версия‑3) | 0.08 | 363 | 15 | 320 | | Дешёвая (версия‑2) | 0.04 | 395 | 24 | 620 | | Самая младшая (версия‑1) | 0.02 | 410 | 28 | 680 |

Все четыре модели успешно решили четыре из пяти задач, а младшая модель не справилась с пятой (не смогла корректно сгенерировать документацию).

Что это значит

• Скорость: более мощные модели требуют меньше «ходов» и генерируют меньше текста, что ускоряет процесс.
• Качество: дешёвые модели иногда не способны решить более сложные задачи, даже если они формально «рутильные».
• Экономия: при ограниченном бюджете стоит балансировать между стоимостью токенов и потенциальными задержками.

Полный разбор доступен в оригинальной статье: https://habr.com/ru/articles/1084270/