انتخاب میان GPT-6 Sol و GPT-6 Luna نباید با یک Benchmark عمومی انجام شود. Sol برای مسئلههای پیچیدهتر و Luna برای کارهای سریع و پرتعداد نقطه شروع متفاوتی میدهند.
مقایسه سریع
| نیاز | نقطه شروع | معیار نهایی |
|---|---|---|
| بازبینی کد و Agent چندمرحلهای | GPT-6 Sol | نرخ Task موفق |
| چت، استخراج و دستهبندی پرتعداد | GPT-6 Luna | زمان و هزینه هر پاسخ معتبر |
| Task دشوار و حساس | نسخه Pro | بهبود کیفیت در برابر هزینه |
هر دو خانواده را با قیمت زنده مقایسه کنید.
کلیدهای جدا بسازید و هزینه هر Task موفق را اندازه بگیرید.
روش Eval درست
- ۲۰ تا ۵۰ درخواست واقعی و پاسخ معیار آماده کنید.
- Prompt، ابزار و محدودیت خروجی را ثابت نگه دارید.
- کیفیت، زمان، توکن و خطا را ثبت کنید.
- هزینه هر Task موفق را مقایسه کنید، نه فقط قیمت توکن.
اتصال با API پاستا
صفحههای API GPT-6 Sol و API GPT-6 Luna موجودی و قیمت زنده را نشان میدهند. برای هر Eval یک کلید محدود بسازید تا گزارش مصرف و سقف هزینه مخلوط نشود.
چه زمانی مدل را Route کنیم؟
اگر Taskها قابل تشخیصاند، درخواست ساده را به Luna و کار دشوار را به Sol بفرستید. Router باید Fallback، timeout و ثبت مدل نهایی داشته باشد. مسیریابی پیچیده را فقط وقتی اضافه کنید که Eval صرفهجویی واقعی را نشان دهد.
جمعبندی
Luna انتخاب پیشفرض برای سرعت و حجم است و Sol نقطه شروع برای کیفیت در کار پیچیده. نسخه Pro را فقط وقتی نگه دارید که افزایش موفقیت، هزینه بیشتر را جبران کند.
انتخاب مدل با آزمون خودتان، نه شهرت مدل
برای مقایسه Sol و Luna یک مجموعه کوچک از Taskهای واقعی بسازید. اگر محصول شما تیکت پشتیبانی را دستهبندی میکند، Benchmark کدنویسی کمکی نمیکند. پنجاه ورودی ناشناسشده با پاسخ مورد انتظار، معیار پذیرش و سقف زمان آماده کنید. هر دو مدل باید با Prompt، دما و محدودیت خروجی یکسان اجرا شوند.
| معیار | روش اندازهگیری | خطای رایج |
|---|---|---|
| کیفیت | درصد خروجی عبورکرده از rubric | قضاوت کلی و بدون معیار |
| زمان | میانه و صدک ۹۵ پاسخ | تکیه بر یک درخواست |
| هزینه | هزینه هر خروجی پذیرفتهشده | فقط قیمت توکن |
| پایداری | نرخ timeout و پاسخ نامعتبر | نادیدهگرفتن retry |
الگوی Routing در production
یک الگوی عملی این است که Taskهای کوتاه و پرتعداد ابتدا به Luna بروند. درخواستهایی که اعتماد مدل پایین است، ابزارهای چندمرحلهای دارند یا در اعتبارسنجی رد میشوند به Sol منتقل شوند. این تصمیم باید در کد و با معیار روشن باشد، نه با درخواست دوباره کاربر. نتیجه مسیر اول و دوم را ثبت کنید تا مشخص شود Escalation واقعاً کیفیت را بالا میبرد.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=PASTA_KEY, base_url=PASTA_BASE_URL)
result = client.chat.completions.create(
model=selected_model,
messages=[{"role": "user", "content": task}],
)مقدار دقیق Base URL و شناسه مدل را از مستندات API پاستا و کاتالوگ زنده مدلها بگیرید. نام نسخه را در تنظیمات Pin کنید تا تغییر مدل رفتار برنامه را ناگهانی عوض نکند.
کنترل کلید و بودجه در پاستا
برای هر محیط و Workflow کلید جدا در پنل کلیدها بسازید. این جداسازی نشان میدهد هزینه چت، پردازش دستهای و Agent هرکدام چقدر است. مدل مجاز و سقف مصرف را محدود کنید و کلید را فقط در Secret سرور نگه دارید. پیش از کدنویسی، Prompt و پاسخ جریانی را در Playground امتحان کنید.
چه زمانی نسخه Pro ارزش دارد؟
نسخه گرانتر زمانی منطقی است که در Eval شما تعداد خطا، بازبینی انسانی یا اجرای دوباره را آنقدر کم کند که هزینه نهایی هر Task موفق پایینتر بیاید. برای خلاصهسازی ساده یا استخراج ساختیافته، مدل سبکتر ممکن است نتیجه اقتصادیتری بدهد. قیمت ثابت در مقاله نیاورید؛ کاتالوگ زنده مرجع تصمیم روز است.
مانیتورینگ بعد از انتشار
شناسه مدل، نسخه Prompt، تعداد توکن، زمان، وضعیت اعتبارسنجی و retry را ثبت کنید، اما متن حساس را بیدلیل نگه ندارید. تغییر مدل را ابتدا روی بخشی از ترافیک اجرا کنید. اگر کیفیت یا latency افت کرد، بازگشت باید با تغییر تنظیمات ممکن باشد، نه انتشار دوباره کل برنامه.