import { generateText } from 'ai';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
// Folosesc Claude pentru refactoring complex / analiza de cod
export async function refactorCode(codeSnippet: string) {
return await generateText({
model: anthropic('claude-3-5-sonnet-20240620'),
system: 'Ești un arhitect senior software. Analizează codul și găsește memory leak-uri sau probleme de performanță.',
prompt: codeSnippet,
});
}
// Folosesc GPT-4o-mini pentru clasificare rapidă și ieftină în support
export async function classifyTicket(userMessage: string) {
return await generateText({
model: openai('gpt-4o-mini'),
system: 'Clasifică tichetele în: URGENT, BILLING, TECHNICAL sau GENERAL. Returnează doar categoria.',
prompt: userMessage,
});
}Am ars aproape $2,400 pe API-urile celor de la OpenAI și Anthropic în ultimele 8 luni pe un proiect SaaS cu peste 12k utilizatori activi. M-am lovit de toate limitele de rate, hallucination-uri bizar de specifice și diferențe enorme de preț. Dacă ezitați între Claude și GPT pentru producție, vă zic mai jos ce a mers și ce a crăpat la noi.
Coding: Sonnet 3.5 e în altă ligă, dar GPT are viteza
Când vine vorba de refactoring complex pe o bază de cod veche de React și Node sau de găsit bug-uri ascunse, Claude 3.5 Sonnet le dă clasă tuturor. I-am aruncat într-un prompt un fișier de 2.000 de linii de cod cu un memory leak de SQLite și l-a identificat din prima, explicând exact de ce closure-ul respectiv nu elibera memoria. GPT-4o, în schimb, mi-a dat un răspuns generic și a halucinat două metode care nici nu existau în bibliotecă.
Trade-off-ul? GPT-4o e considerabil mai rapid la răspunsuri scurte și snippet-uri de boilerplate. Dacă ai nevoie de un script rapid de Bash, o interogare SQL simplă sau să generezi tipuri TypeScript din JSON, GPT-4o e arhi-suficient și se simte mai snappy. Dar pentru arhitectură și refactoring serios, Sonnet e tatăl lor.
Content și scriere tehnică: fără limbaj de lemn
Dacă vreți să generați documentație tehnică sau text în limba română, GPT e încă obsedat de clișee. Chiar și cu instrucțiuni stricte în system prompt, GPT-4o tot scapă fraze ultra-corpiste și artificiale. Trebuie să-i scrii un prompt de 3 pagini doar ca să-l faci să sune a om.
Claude înțelege nuanțele din română incomparabil mai bine. Are un ton mult mai natural, nu repetă obsesiv aceleași structuri de propoziție și prinde auto-ironia sau jargonul de dev fără să-i dai 20 de exemple. La un newsletter tehnic trimis la 5k abonați, rata de unsubscribe a scăzut cu 18% după ce am trecut de la GPT-4 la Claude pentru prima versiune a textului.
Customer Support și integrare: unde câștigă OpenAI
Aici situația se schimbă radical. Dacă construiești un bot de suport automatizat sau un agent care trebuie să apeleze API-uri externe (function calling / tool use), OpenAI e încă rege pe partea de infrastructură și latență.
GPT-4o-mini e de vreo 3 ori mai ieftin decât Claude 3 Haiku la volum mare și are un timp până la primul token (TTFT) mult mai mic. Când ai 500 de sesiuni paralele de chat în suport, 200ms în minus la latență înseamnă diferența dintre un user mulțumit și unul care dă rage quit. În plus, Structured Outputs de la OpenAI garantează că primești mereu un JSON 100% valid conform schemei, pe când Claude mai scapă uneori text pe lângă JSON dacă nu-l strângi cu ușa.
Concluzia mea din producție
Eu am ajuns la o soluție hibridă de care sunt foarte mulțumit. Folosesc Claude 3.5 Sonnet în IDE (Cursor) și pentru generat documentație, iar GPT-4o-mini e bagat în backend pentru bot-ul de support și task-uri de clasificare unde prețul și latența sunt critice.
Voi ce combinație aveți în producție în momentul ăsta și unde ați simțit că dau chix cel mai des?