import { Anthropic } from '@anthropic-ai/sdk';
import OpenAI from 'openai';
// Model Router: trimitem task-ul către modelul optimizat
type TaskType = 'heavy_coding' | 'fast_support_reply';
async function routeLLMRequest(taskType: TaskType, prompt: string) {
if (taskType === 'heavy_coding') {
const anthropic = new Anthropic();
return await anthropic.messages.create({
model: 'claude-3-5-sonnet-20241022',
max_tokens: 4000,
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
});
}
const openai = new OpenAI();
return await openai.chat.completions.create({
model: 'gpt-4o-mini',
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
response_format: { type: 'json_object' },
});
}Ultimul an l-am petrecut băgând ambele API-uri în producție, de la boți de suport la refactoring automatizat pe baze de cod mari. Nu există un învingător absolut, dar există alegeri greșite care te pot costa mii de dolari și ore întregi de debugging. Am adunat mai jos concluziile mele pragmatice, fără marketing.
Coding: Sonnet 3.5 e rege, dar OpenAI are un as în mânecă
Când am avut de refăcut un modul legat de integrări de plăți într-un monolith cu 45k linii de cod, GPT-4o o lua des pe arătură. Inventa metode care nu existau în SDK-ul nostru intern sau uita contextul după trei fișiere trimise în prompt.
Am mutat task-urile complexe de arhitectură pe Claude 3.5 Sonnet. Diferența a fost uriașă: Sonnet înțelege dependențele dintre fișiere fără să halucineze importuri imaginare. În cazul nostru, am redus erorile de sintaxă generată de la vreo 20% la sub 4%.
Unde câștigă OpenAI la coding? La cazurile simple unde ai nevoie de JSON strict garantat prin schemă (Structured Outputs) sau când folosești gpt-4o-mini pentru scripting rapid. OpenAI e mai ieftin, iar latența pe request-uri mici e considerabil mai bună.
Content și copy: Claude e mai uman, GPT e mai previzibil
Dacă pui GPT-4o să scrie text în română fără un prompt de două pagini, primești clasicul text steril, plin de fraze pasive și clișee. Trebuie să-i tragi mereu de mânecă ca să nu sune ca un comunicat de presă.
Claude nimerește nuanțele mult mai bine. Pentru e-mailuri către clienți, documentație tehnică sau postări de comunitate, stilul nativ din Claude e mult mai puțin "robotizat". Trade-off-ul e că uneori Claude tinde să fie prea guraliv și adaugă explicații necerute pe care trebuie să le filtrezi din cod.
Customer Support: OpenAI domină la infrastructură și costuri
Aici decizia e pur financiară și de latență. La un bot de chat integrat unde ai peste 10k conversații pe zi, viteza de răspuns și costul per token sunt totul.
gpt-4o-mini e imbatabil pentru prima linie de suport. E extrem de rapid, ieftin și execută Tool Calling nativ fără să se încurce în parametrii JSON. Claude devine o opțiune mai bună doar dacă suportul tău implică analiza unor documente tehnice foarte lungi sau manuale stufoase de PDF-uri, unde fereastra lui de context procesează informația mai precis. Dar pentru un FAQ interactiv standard, OpenAI te costă cu până la 60% mai puțin.
Scurt pe doi: Claude e alegerea corectă pentru cod complex și text cu ton natural, în timp ce OpenAI câștigă când vrei viteză, costuri reduse și integrări rigide prin API.
Voi ce folosiți în stack-ul curent? Ați mutat task-urile grele pe Claude sau ați rămas pe OpenAI pentru că aveți deja infrastructura construită în jurul lor?