Scegliere un modello e un provider
Come scegliere tra modelli e provider senza perdersi nell'hype? Con un processo semplice e sempre valido — perché la specifica classifica cambia ogni mese, ma il modo di scegliere no.
Leggi i benchmark con spirito critico
I punteggi dei benchmark pubblici sono un indizio di partenza, non un verdetto:
- Possono essere manipolati o contaminati (dati di test che finiscono nel training).
- Misurano task generici, non il tuo task.
- Piccole differenze di punteggio raramente contano nella pratica.
Usali per costruire una rosa di candidati, non per la decisione finale.
L'unico benchmark che conta: il tuo
Esegui una piccola eval su una manciata di tuoi input reali su 2–3 modelli candidati. Richiede pochi minuti e ti dice ciò che nessuna classifica può dirti. Questo "confronto diretto" è la singola abitudine migliore nella selezione di un modello.
Una scheda di valutazione decisionale
Pesa ciò che conta davvero per il tuo caso d'uso:
| Fattore | Domanda |
|---|---|
| Qualità sul tuo task | Il confronto diretto dimostra che è abbastanza buono? |
| Costo | Prezzo per token al tuo volume (Costo e latenza) |
| Latenza | È abbastanza veloce per l'esperienza? |
| Capacità | Visione? Contesto lungo? Uso di strumenti? Output strutturato? |
| Privacy/conformità | Gestione dei dati, residenza, certificazioni (Privacy) |
| Affidabilità ed ecosistema | Uptime, SDK, documentazione, supporto, percorso di migrazione |
| Lock-in | Quanto è difficile cambiare in seguito? |
Approccio pratico
- Parti da un modello di fascia media capace e spostati verso l'alto o il basso solo sulla base di evidenze.
- Astrai il modello dietro una configurazione, non valori sparsi nel codice, così che cambiarlo sia una modifica di una riga (Errori e migrazione).
- Rivaluta periodicamente — la frontiera si muove in fretta; il migliore di oggi potrebbe non esserlo il prossimo trimestre.
(Per le fasce specifiche di Claude, vedi Scegliere un modello Claude.)