STACKTHROW
Back to blog
ТЕХНОЛОГІЇ

GPT-4 vs Claude: який AI краще для бізнесу?

Андрій Сидоренко
December 28, 2024
7 хв

Вступ

Вибір правильної AI-моделі для бізнесу — критичне рішення. GPT-4 від OpenAI та Claude від Anthropic є лідерами ринку, але мають різні сильні сторони.

Короткий огляд моделей

GPT-4 (OpenAI)

  • Дата випуску: Березень 2023
  • Контекстне вікно: 128K токенів
  • Мультимодальність: Текст + зображення

Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)

  • Дата випуску: 2024
  • Контекстне вікно: 200K токенів
  • Фокус: Безпека та точність

Порівняння за задачами

1. Підтримка клієнтів

КритерійGPT-4Claude
Природність діалогу⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Точність відповідей⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Безпека⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Вартість⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

Рекомендація: Claude для чутливих галузей (фінанси, медицина), GPT-4 для загальних випадків.

2. Аналіз документів

GPT-4 переваги:

  • Краще розуміння складних структур
  • Мультимодальний аналіз (текст + зображення)
  • Більша гнучкість у форматуванні

Claude переваги:

  • Більше контекстне вікно (200K vs 128K)
  • Краща робота з довгими документами
  • Менше "галюцинацій"

3. Генерація контенту

Тест: Створення маркетингового тексту для tech-продукту

GPT-4: Більш креативний, іноді надмірно
Claude: Збалансований, точніший до брифу

4. Кодування та технічні задачі

Обидві моделі показують відмінні результати, але:

  • GPT-4: Краще для нових фреймворків та бібліотек
  • Claude: Краще пояснює код та знаходить помилки

Вартість використання

Pricing (станом на 2025)

МодельInputOutput
GPT-4 Turbo$10/1M$30/1M
Claude 3.5 Sonnet$3/1M$15/1M

Для типового чат-бота (100K повідомлень/міс):

  • GPT-4: ~$400-600/міс
  • Claude: ~$150-250/міс

Наш досвід

У Stackthrow ми використовуємо обидві моделі залежно від задачі:

Коли обираємо GPT-4:

  • Мультимодальні задачі
  • Інтеграція з екосистемою OpenAI
  • Креативні задачі

Коли обираємо Claude:

  • Обробка великих документів
  • Чутливі галузі
  • Оптимізація витрат

Практичні рекомендації

Для стартапів:

Почніть з Claude — оптимальне співвідношення ціна/якість

Для enterprise:

Тестуйте обидві моделі на ваших даних та виберіть за результатами

Для специфічних задач:

Fine-tuning на власних даних може бути важливішим за вибір базової моделі

Висновок

Немає однозначного переможця. Правильний вибір залежить від:

  1. Специфіки ваших задач
  2. Бюджету
  3. Вимог до безпеки
  4. Наявної інфраструктури

Потрібна допомога з вибором? Зверніться до наших експертів для консультації.