import { Anthropic } from '@anthropic-ai/sdk';
import OpenAI from 'openai';
const anthropic = new Anthropic();
const openai = new OpenAI();
type TaskType = 'coding' | 'structured_data';
export async function routeTask(prompt: string, type: TaskType) {
if (type === 'coding') {
// Claude 3.5 Sonnet e net superior pe cod si refactoring
const res = await anthropic.messages.create({
model: 'claude-3-5-sonnet-20241022',
max_tokens: 2500,
messages: [{ role: 'user', content: prompt }]
});
return res.content[0].type === 'text' ? res.content[0].text : '';
}
// GPT-4o-mini pentru JSON valid garantat si latenta mica
const res = await openai.chat.completions.create({
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
response_format: { type: 'json_object' }
});
return res.choices[0].message.content;
}Plătesc ambele abonamente de API (Anthropic și OpenAI) de mai bine de un an și le folosesc zilnic în producție. De la integrări RAG pentru clienți din e-commerce la refactoring masiv unde echipa și-a prins urechile, le-am forțat pe amândouă până când au crăpat limitele de rate limit.
Dacă vrei varianta scurtă: nu există un câștigător absolut, dar alegerea greșită te poate costa mii de euro pe lună sau zeci de ore pierdute pe debugging.
Coding: De ce Claude 3.5 Sonnet a devenit noul standard
Acum un an, GPT-4 era tăticul refactoring-ului. Azi, la un proiect recent de migrare unde am avut de rescris un monorepo TypeScript de 14.000 de linii de la Next.js 12 la 14, Claude 3.5 Sonnet i-a dat clasă OpenAI-ului.
Claude înțelege contextul extins fără să-și piardă ideea la jumătatea fișierului. GPT-4o are tendința supărătoare să "sare" peste bucăți de cod și să pună comentarii leneșe gen // rest of code here, lucru care mă scoate din minți la refactoring-uri mari. În plus, Sonnet halucinează mult mai puține API-uri inexistente când lucrezi cu librării mai puțin populare.
Trade-off-ul? Sonnet intră mai repede în rate limiting dacă dai burst-uri paralele prin API, iar latența la prompturi mari e simțitor mai mare decât la GPT-4o.
Support & Boti: OpenAI rămâne rege pe JSON și Function Calling
Când vine vorba de automatizări de customer support, situația se schimbă radical. La un bot implementat pentru un client cu peste 30.000 de tichete lunare, am încercat inițial Claude 3 Haiku, apoi am mutat totul pe GPT-4o-mini.
OpenAI câștigă detașat pe două chestiuni critice:
- Strict JSON Schema / Structured Outputs: Când ai nevoie ca modelul să-ți întoarcă un payload JSON perfect valid pentru un webhook, OpenAI respectă schema în 99.9% din cazuri. Claude mai scapă câte un text markdown în afara blocului JSON din când în când.
- Cost și Latență: GPT-4o-mini e stupid de ieftin și răspunde sub secundă pe prompturi scurte.
Dacă faci RAG simplu cu clasificare de intenție și apeluri de API externe, OpenAI e alegerea mult mai matură și mai stabilă financiar.
Content și Copywriting: Adio limbaj de lemn
Nu mai e un secret pentru nimeni că GPT-4 folosește obsesiv cuvinte precum "delve", "tapestry" sau "pivotal". Ca să scoți text uman din GPT-4o trebuie să scrii un system prompt de trei pagini în care îi interzici jumătate din vocabular.
Claude 3.5 scrie surprinzător de natural în limba română. Are un ton mult mai puțin corporatist, înțelege nuanțele de sarcasm și nu abuzează de liste cu bulinuțe decât dacă îi ceri expres asta. Pentru newslettere, documentație tehnică și articole, merg pe Claude fără să stau pe gânduri.
Cum le combinăm în producție
Nu are sens să te blochezi într-un singur furnizor. În aplicațiile noastre folosesc un wrapper simplu peste SDK-uri care direcționează task-urile în funcție de specificul lor.
Voi ce folosiți cel mai mult în stack-ul zilnic? Ați trecut complet pe Claude sau OpenAI rămâne baza?