Сравнение эффективности токенов OpenAI и Anthropic
Анализ подходов OpenAI и Anthropic к расходу токенов и доступности новых моделей ИИ на фоне регуляторных ограничений.
😢 Новые модели нам больше недоступны
Все вы прекрасно знаете про историю того, как Anthropic выпустили и Fable, и Mythos модели, а потом правительство сказало: «Ай-яй-яй, нельзя так».
И вот мы уже сколько времени сидим без этих моделек. Кстати, ближайшее время они всё-же вернутся, но не на долго.
Но благодаря всей этой заварушке с правительством, мы не получили с вами новую версию GPT-5.6. 😩
Потому что она уже готова, уже есть бенчмарки, есть пресс-релиз, но доступна только для узкого круга лиц. 🤷♂️
Причины те же самые — не хотят получить бан от правительства. 😅
А ещё на днях вышла Sonnet 5, которая вроде как должна быть быстрой, дешёвой, но… Но по факту она жжет сильно больше токенов чем Opus и поэтому по итогу получается ДОРОЖЕ! 🤯
Это, кстати, вообще интересное отличие между OpenAI и Anthropic.
OpenAI очень заморачиваются на эффективность токенов для решения задач.
Если посмотрите все бенчмарки, модели от OpenAI тратят сильно-сильно-сильно меньше токенов. И в итоге решение получается сильно дешевле.
При этом Anthropic же как будто бы пошли по пути: «сжечь вообще все токены, которые существуют, лишь бы решить задачу». 🥴
Мне лично больше нравится подход OpenAI. 🤔 А вам?
Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub
Контекстдемо
Сюда AI будет дописывать короткий фон к сложным постам: что за история, кто участники, ключевые даты и почему это важно — чтобы понять пост без гугления.
Блок появляется только там, где без контекста не разобраться. Сейчас это демо-превью — реальный контекст начнёт генерироваться на бэкенде.
Кратко (AI)
Автор обсуждает ограничения на выпуск новых ИИ-моделей из-за регуляторного давления и сравнивает подходы OpenAI и Anthropic к эффективности использования токенов. Утверждается, что модели OpenAI более экономичны, в то время как Anthropic потребляют значительно больше ресурсов для решения аналогичных задач.
Обсуждение
3Полезный разбор. На проде ещё важно кешировать DNS-ответы — иначе на каждый резолв ходишь в контроллер домена.
Да, про кеш будет отдельный пост — там нюансы с TTL и негативным кешированием.
А как это соотносится с mDNS в мелких сетях? Или это уже другая история?