Η αγορά συνεχίζει να μιλά για models σαν να πρόκειται για leaderboard. Για μια startup, όμως, η επιλογή μοντέλου είναι κυρίως επιχειρησιακή απόφαση. Αυτό φαίνεται καθαρά τόσο από το model selection guide της OpenAI όσο και από τον τρόπο με τον οποίο η Anthropic παρουσίασε το Claude Sonnet 4.6: λιγότερη έμφαση στο hype, περισσότερη στην ισορροπία ανάμεσα σε reasoning, coding, long-context performance και σταθερότητα.
Τα τέσσερα κριτήρια που μετράνε
Αν είσαι founder ή product lead, τα πιο χρήσιμα κριτήρια είναι:
- κόστος σε πραγματικό usage, όχι σε abstract pricing table
- latency για το συγκεκριμένο user flow
- ποιότητα στο ακριβές task που σε νοιάζει
- operational fit, δηλαδή πόσο εύκολα μπορείς να το ελέγξεις, να το αξιολογήσεις και να το αλλάξεις αν χρειαστεί
Αυτό σημαίνει ότι το πιο ακριβό ή πιο «δυνατό» μοντέλο δεν είναι απαραίτητα το σωστό.
Τι να κάνεις πριν αποφασίσεις
Το σωστό workflow είναι πιο βαρετό αλλά πιο αποτελεσματικό:
- διάλεξε 2-3 πραγματικά use cases
- φτιάξε μικρό evaluation set
- δοκίμασε διαφορετικά models στο ίδιο format
- μέτρα κόστος, latency και ποιότητα μαζί
Αυτό σε προστατεύει από το να χτίσεις product πάνω σε εντύπωση αντί σε evidence.
Τι να αποφύγεις
Η OpenAI τονίζει ότι model selection είναι tradeoff problem. Η Anthropic, αντίστοιχα, παρουσιάζει το Sonnet σαν μοντέλο με ισορροπία και σταθερότητα, όχι σαν «κέρδισα όλα τα benchmarks». Αυτό είναι ίσως το πιο χρήσιμο lesson για startups:
- μην αλλάζεις model κάθε εβδομάδα
- μην βελτιστοποιείς μόνο για benchmark scores
- μην διαλέγεις χωρίς evals σε δικό σου workflow
Ο σωστός στόχος δεν είναι να κυνηγάς το νέο release. Είναι να κρατάς το σύστημά σου αξιόπιστο.