I Tested Dozens of LLMs for AI Agents. Here’s How to Choose for Production
Выбор моделей для AI-агентов требует учёта не только бенчмарков, но и специфики данных, бюджета, регуляций и инфраструктуры. Часто нужна связка моделей с резервом и роутингом для надёжности и экономии. Самостоятельный хостинг оправдан при больших нагрузках и строгих требованиям.
наведи и нажми на цифру — раскроется глава
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Введение в ландшафт моделей
Рынок моделей разделился на закрытые провайдеры с множеством тиров и огромный open source мир с миллионами моделей и частыми обновлениями.
В продакшн-агентах обычно работают связки моделей для разных задач: генерация, роутинг, эмбеддинги, безопасность, vision и др.
Нужно ли разворачивать своё?
Первый вопрос — есть ли чувствительные данные с требованиями к хранению и обработке, которые нельзя передавать вне периметра.
Если провайдеры предлагают развёртывание в нужном регионе с договорами о защите данных, можно использовать API без собственного хоста.
Если нет — надо считать стоимость и возможности своего железа, инженеров и масштаб нагрузки.
Фолбек и роутинг как аргументы за своё
Фолбек — резервный уровень на случай отказа основного провайдера, может быть API другого вендора или локальная модель.
Роутинг позволяет экономить, направляя простые запросы на дешёвые модели, а сложные — на дорогие.
Оба фактора часто делают self-host или гибрид предпочтительным.
Расчёт стоимости и варианты self-host
GPU теперь можно брать поминутно, есть споты со скидками, годовые контракты, серверы с холодным стартом.
Маленькие модели грузятся быстро, большие — могут иметь задержки, что важно для real-time задач.
Облачные managed решения — компромисс между API и self-host, дают предсказуемую цену и меньше девопс нагрузки, но меньше контроля.
Сложности оценки моделей
Бенчмарки полезны для отсев слабых моделей, но не учитывают специфику домена, языка и пользовательских кейсов.
Качество модели на вашем домене может сильно отличаться от общих рейтингов, особенно для мультиязычных и узкоспециализированных задач.
Нужно тестировать модели на собственных данных и учитывать реальные сценарии использования.