Estabeleça critérios principais

Ao escolher um modelo Claude, recomendamos primeiro avaliar estes fatores:
  • Capacidades: Quais recursos ou capacidades específicas você precisará que o modelo tenha para atender às suas necessidades?
  • Velocidade: Com que rapidez o modelo precisa responder em sua aplicação?
  • Custo: Qual é o seu orçamento tanto para desenvolvimento quanto para uso em produção?
Conhecer essas respostas com antecedência tornará muito mais fácil restringir e decidir qual modelo usar.

Escolha o melhor modelo para começar

Existem duas abordagens gerais que você pode usar para começar a testar qual modelo Claude funciona melhor para suas necessidades.

Opção 1: Comece com um modelo rápido e econômico

Para muitas aplicações, começar com um modelo mais rápido e econômico como o Claude Haiku 4.5 pode ser a abordagem ideal:
  1. Comece a implementação com Claude Haiku 4.5
  2. Teste seu caso de uso completamente
  3. Avalie se o desempenho atende aos seus requisitos
  4. Faça upgrade apenas se necessário para lacunas específicas de capacidade
Esta abordagem permite iteração rápida, custos de desenvolvimento mais baixos, e é frequentemente suficiente para muitas aplicações comuns. Esta abordagem é melhor para:
  • Prototipagem inicial e desenvolvimento
  • Aplicações com requisitos rigorosos de latência
  • Implementações sensíveis ao custo
  • Tarefas de alto volume e diretas

Opção 2: Comece com o modelo mais capaz

Para tarefas complexas onde inteligência e capacidades avançadas são fundamentais, você pode querer começar com o modelo mais capaz e então considerar otimizar para modelos mais eficientes ao longo do tempo:
  1. Implemente com Claude Sonnet 4.5
  2. Otimize seus prompts para esses modelos
  3. Avalie se o desempenho atende aos seus requisitos
  4. Considere aumentar a eficiência reduzindo a inteligência ao longo do tempo com maior otimização do fluxo de trabalho
Esta abordagem é melhor para:
  • Tarefas de raciocínio complexo
  • Aplicações científicas ou matemáticas
  • Tarefas que requerem compreensão sutil
  • Aplicações onde precisão supera considerações de custo
  • Codificação avançada

Matriz de seleção de modelo

Quando você precisa…Recomendamos começar com…Casos de uso de exemplo
Melhor modelo para agentes complexos e codificação, maior inteligência na maioria das tarefas, orquestração superior de ferramentas para tarefas autônomas de longa duraçãoClaude Sonnet 4.5Agentes de codificação autônomos, automação de cibersegurança, análise financeira complexa, tarefas de pesquisa de várias horas, frameworks de múltiplos agentes
Inteligência excepcional e raciocínio para tarefas complexas especializadasClaude Opus 4.1Refatoração de base de código altamente complexa, escrita criativa sutil, análise científica especializada
Desempenho quase de fronteira com velocidade ultrarrápida e pensamento estendido - nosso modelo Haiku mais rápido e inteligente no ponto de preço mais econômicoClaude Haiku 4.5Aplicações em tempo real, processamento inteligente de alto volume, implantações sensíveis ao custo que precisam de raciocínio forte, tarefas de sub-agentes

Decida se deve fazer upgrade ou mudar de modelo

Para determinar se você precisa fazer upgrade ou mudar de modelo, você deve:
  1. Criar testes de benchmark específicos para seu caso de uso - ter um bom conjunto de avaliação é o passo mais importante no processo
  2. Testar com seus prompts e dados reais
  3. Comparar desempenho entre modelos para:
    • Precisão das respostas
    • Qualidade da resposta
    • Tratamento de casos extremos
  4. Pesar compensações de desempenho e custo

Próximos passos