Guadagni:
- Corrispondenza di campi forti e utente tipico delle famiglie Claude, GPT e Gemini
- Capacità di leggere la logica del livello (livello) e la denominazione del modello di ciascun provider
- Prendi l'abitudine di basare i confronti sui dati dei tuoi test, non sulle affermazioni di marketing
Abbiamo mappato il mercato e imparato la distinzione del peso chiuso/aperto. Ora conosceremo i tre attori più visibili sul mercato, ovvero i grandi fornitori statunitensi: Anthropic (Claude), OpenAI (GPT) e Google (Gemini). Questi tre sono presenti oggi nella maggior parte delle decisioni aziendali sull’intelligenza artificiale. Il nostro obiettivo non è dichiarare un "vincitore"; L'obiettivo è capire oggettivamente dove ciascuno di essi brilla, la sua logica di denominazione e il suo utente tipico. Una volta terminata l'unità, sarai in grado di parlare di queste tre famiglie senza confonderle e interiorizzerai che dovresti basare un confronto sul tuo test, non sulla pubblicità.
Logica comune: sistema a livelli
Questi tre fornitori utilizzano tutti una logica simile: offrono modelli all'interno della stessa famiglia, suddivisi in base al rapporto velocità/costo/potenza. Solitamente ci sono tre livelli:
- Livello leggero: il più veloce ed economico. Per compiti semplici e ad alto volume (classificazione, briefing, etichettatura).
- Stadio bilanciato: potenza e costo medi. La scelta "predefinita" per la maggior parte delle attività quotidiane.
- Livello forte: il più capace, il più costoso, il più lento. Per ragionamenti complessi, analisi lunghe, codice difficile.
Una volta compresa questa logica di livello, non ti sentirai perso, indipendentemente dal fornitore che guardi. "Quale livello corrisponde a questo modello in questa famiglia?" Basta chiedere.
Suggerimento: quando senti parlare di un nuovo modello, chiedi prima "quale livello di quale famiglia?" chiedere. Non lasciarti spaventare dalla moltitudine di nomi; Ogni fornitore offre in realtà gli stessi tre livelli con nomi diversi.
Antropico – Famiglia Claude
La famiglia Claude di Anthropic offre tre livelli chiamati Opus (forte), Sonnet (equilibrato) e Haiku (leggero). Sono inclusi anche i numeri di versione; Ad esempio, il modello utilizzato da questa piattaforma è claude-opus-4-8, ovvero la versione 4.8 dello stage Opus.
Eccelle in: elaborazione di contesti lunghi (la capacità di leggere documenti di centinaia di pagine nella loro interezza), scrittura e lettura di codice e comportamento sicuro e prevedibile nell'uso aziendale. Claude è noto per restare fedele alle istruzioni e agire in modo equilibrato su questioni delicate. Pertanto, è spesso preferito in settori regolamentati come il diritto, la finanza e la sanità.
Utente tipico: team legali che analizzano documenti lunghi, team software che revisionano il codice, servizi clienti aziendali che richiedono output sicuri.
Modelli antropici attuali e prezzi approssimativi (per milione di token, input/output):
modello
Palcoscenico
Contesto
Inserisci $/1 milione
Produzione $/1 milione
Claude Opus 4.8
forte
Gettoni da 1 milione
~5
~25
Claude Sonetto 5
equilibrato
Gettoni da 1 milione
~3
~15
ClaudeHaiku4.5
leggero
Gettoni da 200.000
~1
~5
Attenzione: questi prezzi sono approssimativi per il periodo in cui è stato preparato questo modulo e cambiano frequentemente. Assicurati di confermare la pagina dei prezzi attuali del fornitore prima di prendere una decisione. Discuteremo la logica del prezzo in dettaglio nella sesta unità.
OpenAI: famiglia GPT
La famiglia GPT di OpenAI è il marchio più riconosciuto sul mercato e dispone del più grande ecosistema di terze parti; ovvero, molti strumenti software, plug-in e integrazioni vengono rilasciati prima per GPT. Anche la famiglia GPT è suddivisa in più livelli: ci sono modelli veloci ed economici (opzioni leggere come il GPT-4o mini, ad esempio), modelli bilanciati a tutto tondo (GPT-4o) e modelli pesanti come la "serie o" focalizzata specificamente sul ragionamento.
Aree in cui si distingue: Versatilità e prevalenza. Ampia gamma di funzionalità per testo, codice, immagini e audio; ecosistema veicolo maturo; e un ampio sostegno da parte della comunità. "Si può fare un lavoro con l'intelligenza artificiale?" GPT è solitamente un punto di partenza pronto.
Utente tipico: startup che eseguono prototipazioni rapide, team di prodotto che desiderano un'ampia integrazione, PMI che desiderano gestire un'ampia gamma di attività con un unico fornitore.
Google – Famiglia Gemelli
La famiglia Gemini di Google gioca con due potenti carte: la multimodalità (la capacità di gestire insieme testo, immagini, audio e video) e l'integrazione di Google Workspace (lavoro incorporato in strumenti come Gmail, Documenti, Fogli). Anche Gemini è suddiviso in più livelli: ci sono modelli "Flash" veloci e modelli "Pro" più potenti.
Dove eccelle: comprensione visiva e video, ampio contesto e integrazione fluida per le organizzazioni che già utilizzano ampiamente gli strumenti Google. Se un'organizzazione esegue tutto il lavoro d'ufficio su Google Workspace, percepisce Gemini come un'estensione naturale.
Utente tipico: aziende con sede nell'ecosistema Google, team che si occupano di contenuti ricchi di immagini/video, coloro che desiderano elaborare set di dati molto grandi contemporaneamente.
Tre famiglie fianco a fianco
Dimensioni
Antropico (Claude)
OpenAI (GPT)
Google (Gemelli)
aspetto più forte
Contesto lungo, codice, comportamento sicuro
Versatilità, ampio ecosistema
Multimodalità, Spazio di lavoro
Fasi
Opus/Sonetto/Haiku
Forte/equilibrato/leggero + ragionamento
Pro/Flash
Utente tipico
Settori regolamentati
Team aziendali e di prodotto
Istituzioni focalizzate su Google
Tipo di peso
Chiuso
Chiuso
Chiuso
Quando guardi questo tavolo, non chiederti "quale vincerà"; Chiedi "A quale riga corrisponde il mio lavoro?" Se stai facendo leggere un contratto di 200 pagine, per te è decisiva la riga lunga del contesto, mentre se stai facendo leggere le fatture da una visuale, per te è decisiva la riga multimodalità.
Prompt debole / Prompt forte: quando si chiede una scelta familiare
Suggerimento debole:
Cos'è meglio: Claude, GPT o Gemini?
Suggerimento potente:
Il tuo ruolo: consulente AI neutrale. Il mio lavoro: voglio produrre bozze per rispondere alle e-mail dei clienti in un'azienda di e-commerce + estrarre importo/data dalle immagini delle fatture in entrata. Esistono due compiti diversi: (1) generazione di testo, (2) estrazione di dati dall'immagine. Compito: Confronta le famiglie Claude, GPT e Gemini per entrambi i compiti. Annota quale famiglia si distingue in base all'attività, quale livello dovrei utilizzare e perché. Non dare un prezzo esatto, dai un intervallo. In caso di dubbio, dire "prova".
Poiché il secondo prompt divide il lavoro in due attività chiare, il modello può consigliare separatamente la famiglia giusta per ciascuna attività. Questa è anche la base per l'idea del "portafoglio modello" di cui parleremo più avanti.
Modelli copiabili
Corrispondenza livello 1:
Definisco il seguente compito: [TASK]. Considerando il livello di difficoltà e il volume, quale livello delle famiglie Claude, GPT e Gemini (leggero/bilanciato/forte) consiglieresti? Scrivi una riga di giustificazione per ogni famiglia.
2. Compatibilità dell'ecosistema:
Strumenti che utilizziamo attualmente: [ELENCO DEGLI STRUMENTI, ad es. Google Workspace / Microsoft 365].Quale famiglia di IA si adatterà più facilmente a questo stack di strumenti e perché? Valutare la facilità di integrazione, la curva di apprendimento e il possibile rischio di lock-in (dipendenza).
3. Convalida dei punti di forza:
Voglio testare l'affermazione "[NOME MODELLO] è il migliore in questo" per il mio compito [ATTIVITÀ]. Quali 3 test campione dovrei eseguire con la mia efficienza per verificare questa affermazione? Descrivi i criteri di successo per ciascun test in una frase.
4. Risoluzione del nome:
Analizza i seguenti nomi di modello in famiglia, fase e versione e crea una tabella: [MODEL NAMES]. Etichetta un uso tipico per ciascuno con una sola parola.
Errori comuni
- Decidere in base alla pubblicità: l'annuncio "Questo modello è arrivato primo in quel test" potrebbe non dire nulla sulla tua missione. Provalo con i tuoi dati.
- Scegliere una famiglia senza scegliere un livello: non basta dire “Utilizzeremo GPT”; Il livello in cui si trova cambia radicalmente il costo e la qualità.
- Ignorare il blocco dell’ecosistema: essere profondamente impegnati a favore di una famiglia facilita l’integrazione ma rende difficile il passaggio a un altro fornitore in futuro.
- Manca l’argomento: questo mercato cambia velocemente; Il paragone di sei mesi fa potrebbe non essere più valido oggi. Basa la tua decisione su informazioni aggiornate.
- Costringere una famiglia a fare tutto: mentre una famiglia brilla nel testo, un'altra famiglia potrebbe essere in vantaggio nell'immagine. Pensa compito per compito.
In sintesi
- Anthropic, OpenAI e Google offrono tutti la stessa logica di livello (leggero/bilanciato/forte) con nomi diversi.
- Claude in un contesto lungo, codifica e protegge il comportamento aziendale; GPT ha una grande versatilità e un ampio ecosistema; Gemini eccelle nella multimodalità e nell'integrazione dello spazio di lavoro.
- Il “migliore” varia in base al lavoro; basare il confronto sui dati dei propri test, non sulla pubblicità.
- L'analisi dei nomi dei modelli in famiglia + livello + versione ti aiuterà a orientarti nell'affollato mercato.
Compito dell'applicazione
Identifica due diverse attività nel tuo lavoro (una ricca di testo, una ricca di immagini o documenti lunghi). Utilizzando il modello 1 (corrispondenza dei livelli) in questa unità, chiedi a un modello di intelligenza artificiale di chiedere il grado appropriato delle tre famiglie per ciascuna attività. Quindi, con il modello 3 (convalida dei punti di forza), progetta tre test concreti per testare il modello proposto con i tuoi dati. Utilizzeremo questi test nello studio di valutazione nell'unità 10.
lista di controllo
- [ ] Riconosco la logica del livello (leggero/equilibrato/forte) in tutte e tre le famiglie.
- [] Claude, posso abbinare le aree in cui GPT e Gemini sono prominenti.
- [] Posso scegliere la famiglia giusta e classificarmi per un compito con giustificazione.
- [ ] Conosco i modi per testare un'affermazione modello con i miei dati.
- [] Posso analizzare i nomi dei modelli come famiglia + fase + versione.