Rekomendacje dotyczące wyboru modeli do rozwoju agentów AI

Po ogłoszeniu premiery GPT-5.6 pojawiło się wiele nowych modeli oraz poziomów intensywności obliczeń (effort levels), co stawia przed developerami kluczowe pytanie: jakie kombinacje mają sens w kontekście rozwoju agentów?

Aby doprecyzować tę kwestię, Sebastian Raschka przeanalizował oficjalne dane udostępnione przez OpenAI, skorelował je z poziomami wysiłku i stworzył własną diagramatyczną analizę. Na jej podstawie sformułował praktyczne rekomendacje:

• Jeśli nie potrzebujesz maksymalnej wydajności modelu Terra Ultra, niemal zawsze bardziej opłacalne jest wykorzystanie modelu Luna przy wyższym poziomie wysiłku. Wydajność będzie porównywalna lub wyższa, a koszt niższy.

• Modele plasujące się poniżej Sol High można pominąć – w tych scenariuszach lepiej zastosować model Luna ze zwiększonym poziomem wysiłku.

• Zamiast wybierać Sol Extra High, warto od razu zdecydować się na Terra Ultra.

• Dodatkowe koszty związane z modelem Sol Ultra prawdopodobnie nie uzasadniają zysków wydajnościowych w porównaniu z Sol Max.

Uaktualnienie: W lewym dolnym rogu wykresu wystąpił błąd – etykiety dla modelu Luna były przesunięte o jedną pozycję. Oznacza to, że „Luna Ultra” należy czytać jako „Luna Max”.