คุณจะเลือกชั้นโมเดลที่ถูกต้องอย่างไรเมื่อคำนึงถึงการแลกเปลี่ยนต้นทุนและความล่าช้า

Question

Accepted Answer

โมเดลในตระกูลเดียวกันจะแลกเปลี่ยน **ความสามารถเทียบกับต้นทุนและความล่าช้า**: โมเดลที่เล็กกว่าจะเร็วกว่าและถูกกว่า แต่มีความสามารถน้อยกว่า; โมเดลที่ใหญ่กว่าสามารถให้เหตุผลได้ดีขึ้นในปัญหาที่ยาก แต่มีค่าใช้จ่ายมากขึ้นและตอบสนองช้ากว่า ทักษะคือการจับคู่โมเดลกับความยากของงาน ไม่ใช่การหยิบเอาโมเดลที่ใหญ่ที่สุดอยู่เสมอ

## ชั้นโมเดล (ขุมทรัพย์ของ Anthropic)

ใช้ตระกูล Claude ของ Anthropic เป็นตัวอย่าง (รุ่นล่าสุด: **Opus 4.8**, **Sonnet 4.6**, **Haiku 4.5**):

```text
Haiku   → smallest, fastest, cheapest
          → high-volume / simple tasks: classification, extraction, quick edits
Sonnet  → balanced cost/quality
          → everyday coding and general work (the sensible default)
Opus    → most capable, highest cost & latency
          → hardest multi-step reasoning, architecture, tricky debugging
```

ลำดับคือ: **Haiku < Sonnet < Opus** ในด้านราคาและความล่าช้า และลำดับเดียวกันในความสามารถดิบ

## วิธีเลือก

- **เริ่มต้นด้วยราคาถูก** หยิบ Haiku หรือ Sonnet ก่อน; งานส่วนใหญ่ไม่ต้องการชั้นสูงสุด
- **ปรับเพิ่มเฉพาะเมื่อคุณภาพต้องการ** หากผลลัพธ์ของโมเดลราคาถูกนั้นผิด 肤浅 หรือข้อมูลการไม่บรรลุเป้าหมายในปัญหาที่ยากจริง ให้เปลี่ยนไปใช้ Opus
- **คิดถึงปริมาณ** งานที่คุณรันนับล้านครั้ง (การติดแท็ก การกำหนดเส้นทาง) ควรอยู่บน Haiku แม้ว่า Opus จะดีกว่าเล็กน้อย — ต้นทุนและความล่าช้าจะเพิ่มขึ้น

```text
Classify 1M support tickets   → Haiku   (volume dominates; task is simple)
Implement a feature           → Sonnet  (balanced everyday coding)
Debug a subtle race condition → Opus    (hard reasoning justifies the cost)
```

## ทำไมจึงสำคัญ

การใช้โมเดลที่ใหญ่ที่สุดตามค่าเริ่มต้นจะเสียเงินและเพิ่มความล่าช้าในงานที่ชั้นราคาถูกจัดการได้ดี; การใช้โมเดลที่เล็กที่สุดตามค่าเริ่มต้นให้ผลลัพธ์ที่ไม่ดีในงานที่ยากจริง การเลือกอย่างตั้งใจ — เริ่มต้นด้วยราคาถูก ปรับเพิ่มเฉพาะเมื่อคุณภาพต้องการ — ช่วยให้ระบบเร็วและราคาพอเหมาะในการขยายขนาด พร้อมทั้งนำโมเดลหนักมาแก้ปัญหาที่จริงๆ ต้องการ