GPT-4 vs Claude: який AI краще для бізнесу?
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
| Критерій | GPT-4 | Claude |
|---|---|---|
| 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)
| Модель | Input | Output |
|---|---|---|
| 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:
- Специфіки ваших задач
- Бюджету
- Вимог до безпеки
- Наявної інфраструктури
Потрібна допомога з вибором? Зверніться до наших експертів для консультації.