Établir les critères clés

Lors du choix d’un modèle Claude, nous recommandons d’abord d’évaluer ces facteurs :
  • Capacités : Quelles fonctionnalités ou capacités spécifiques aurez-vous besoin que le modèle ait pour répondre à vos besoins ?
  • Vitesse : À quelle vitesse le modèle doit-il répondre dans votre application ?
  • Coût : Quel est votre budget pour l’utilisation en développement et en production ?
Connaître ces réponses à l’avance rendra beaucoup plus facile le fait de réduire les options et de décider quel modèle utiliser.

Choisir le meilleur modèle pour commencer

Il y a deux approches générales que vous pouvez utiliser pour commencer à tester quel modèle Claude fonctionne le mieux pour vos besoins.

Option 1 : Commencer avec un modèle rapide et rentable

Pour de nombreuses applications, commencer avec un modèle plus rapide et plus rentable comme Claude Haiku 4.5 peut être l’approche optimale :
  1. Commencer l’implémentation avec Claude Haiku 4.5
  2. Tester votre cas d’usage de manière approfondie
  3. Évaluer si les performances répondent à vos exigences
  4. Mettre à niveau seulement si nécessaire pour des lacunes de capacités spécifiques
Cette approche permet une itération rapide, des coûts de développement plus bas, et est souvent suffisante pour de nombreuses applications communes. Cette approche est la meilleure pour :
  • Le prototypage initial et le développement
  • Les applications avec des exigences de latence strictes
  • Les implémentations sensibles aux coûts
  • Les tâches à haut volume et simples

Option 2 : Commencer avec le modèle le plus capable

Pour les tâches complexes où l’intelligence et les capacités avancées sont primordiales, vous pourriez vouloir commencer avec le modèle le plus capable et ensuite considérer l’optimisation vers des modèles plus efficaces par la suite :
  1. Implémenter avec Claude Sonnet 4.5
  2. Optimiser vos prompts pour ces modèles
  3. Évaluer si les performances répondent à vos exigences
  4. Considérer l’augmentation de l’efficacité en réduisant l’intelligence au fil du temps avec une plus grande optimisation du flux de travail
Cette approche est la meilleure pour :
  • Les tâches de raisonnement complexes
  • Les applications scientifiques ou mathématiques
  • Les tâches nécessitant une compréhension nuancée
  • Les applications où la précision l’emporte sur les considérations de coût
  • Le codage avancé

Matrice de sélection de modèle

Quand vous avez besoin de…Nous recommandons de commencer avec…Exemples de cas d’usage
Le meilleur modèle pour les agents complexes et le codage, la plus haute intelligence sur la plupart des tâches, orchestration d’outils supérieure pour les tâches autonomes de longue duréeClaude Sonnet 4.5Agents de codage autonomes, automatisation de cybersécurité, analyse financière complexe, tâches de recherche de plusieurs heures, frameworks multi-agents
Intelligence et raisonnement exceptionnels pour des tâches complexes spécialiséesClaude Opus 4.1Refactorisation de base de code hautement complexe, écriture créative nuancée, analyse scientifique spécialisée
Performance quasi-frontière avec vitesse fulgurante et réflexion étendue - notre modèle Haiku le plus rapide et le plus intelligent au point de prix le plus économiqueClaude Haiku 4.5Applications en temps réel, traitement intelligent à haut volume, déploiements sensibles aux coûts nécessitant un raisonnement fort, tâches de sous-agents

Décider s’il faut mettre à niveau ou changer de modèles

Pour déterminer si vous devez mettre à niveau ou changer de modèles, vous devriez :
  1. Créer des tests de référence spécifiques à votre cas d’usage - avoir un bon ensemble d’évaluation est l’étape la plus importante du processus
  2. Tester avec vos prompts et données réels
  3. Comparer les performances entre les modèles pour :
    • La précision des réponses
    • La qualité des réponses
    • La gestion des cas limites
  4. Peser les compromis entre performance et coût

Prochaines étapes