Przewodnik porównania modeli AI

Ten przewodnik zawiera kompleksowe porównanie modeli AI dostępnych w Cursor IDE i Claude Code, pomagając wybrać odpowiedni model dla konkretnych zadań programistycznych.

Przegląd modeli

Główne modele rozwojowe (2025)

• Claude Sonnet 4: Model roboczy - doskonała równowaga między możliwościami a kosztem
• Claude Opus 4: Model premium (5x koszt) - złożone planowanie architektoniczne
• OpenAI o3: Specjalizuje się w debugowaniu i skomplikowanym rozwiązywaniu problemów
• Gemini 2.5 Pro: Najlepszy w klasie dla scenariuszy długiego kontekstu

Szybki przewodnik wyboru

Według zadania

Typ zadania	Rekomendowany model	Dlaczego
Rutynowe kodowanie	Claude Sonnet 4	Szybki, dokładny, opłacalny
Złożony refaktoring	Claude Opus 4	Głębokie możliwości rozumowania
Polowanie na błędy	OpenAI o3	Specjalistyczne rozwiązywanie problemów
Analiza dużej bazy kodu	Gemini 2.5 Pro	Kontekst 1M+ tokenów
Szybkie uzupełnienia	GPT-4.1	Niska latencja, dobra dokładność

Według kosztu

Budżet	Główny model	Model zapasowy
Minimalny	Claude Sonnet 4	Gemini 2.5 Flash
Umiarkowany	Mix Sonnet 4 + o3	GPT-4.1
Hojny	Claude Opus 4	o3 dla konkretnych zadań
Nieograniczony	Claude Opus 4	Wszystkie modele według potrzeb

Szczegółowe specyfikacje modeli

Modele Claude (Anthropic)

Model	Okno kontekstu	Tryb Max	Mocne strony	Najlepsze dla	Koszt względny
Claude 4 Sonnet	128k domyślnie	200k	Szybki, niezawodny, doskonałe rozumienie kodu	Codzienny rozwój, refaktoring, wyjaśnienia	1x (podstawa)
Claude 4 Opus	-	200k	Lepsze rozumowanie, rozwiązywanie złożonych problemów	Projektowanie architektury, złożone debugowanie	5x
Claude 3.7 Sonnet	128k	200k	Poprzednia generacja, nadal sprawny	Wsparcie legacy, oszczędności kosztów	0.8x
Claude 3.5 Sonnet	128k	200k	Starszy ale stabilny	Podstawowe zadania	0.6x

Claude Sonnet 4 - szczegółowa analiza

Możliwości:

• Doskonale rozumie duże bazy kodu
• Silne sugestie refaktoringu
• Dokładne wykrywanie błędów
• Naturalny przepływ konwersacji
• Dobrze utrzymuje kontekst w długich sesjach

Ograniczenia:

• Może być nadmiernie ostrożny przy operacjach destrukcyjnych
• Czasem zbyt szczegółowy w wyjaśnieniach
• Może mieć problemy z bardzo nowymi frameworkami

Optymalne przypadki użycia:

// Przykład: Refaktoring złożonej funkcji
// Sonnet 4 doskonale rozumie intencję i sugeruje ulepszenia
async function processUserData(userData) {
  // Sonnet 4 zasugerowałby:
  // - Dodać typy TypeScript
  // - Zaimplementować odpowiednią obsługę błędów
  // - Wyodrębnić logikę walidacji
  // - Dodać kompleksowe testy
}

Claude Opus 4 - szczegółowa analiza

Możliwości:

• Niezrównane rozumienie architektury
• Może projektować całe systemy na podstawie wymagań
• Doskonały w znajdowaniu subtelnych błędów
• Lepsze możliwości przeglądu kodu
• Najlepszy w rozumieniu złożonej logiki biznesowej

Kiedy przejść na Opus:

1. Projektowanie nowej architektury systemu
2. Rozwiązywanie błędów, które pokonały Sonnet 4
3. Złożony refaktoring wielu plików
4. Optymalizacja wydajności wymagająca głębokiej analizy
5. Audyt bezpieczeństwa i wykrywanie luk

Modele OpenAI

Model	Okno kontekstu	Tryb Max	Mocne strony	Najlepsze dla	Koszt względny
o3	128k	200k	Głębokie rozumowanie, rozwiązywanie złożonych problemów	Trudne błędy, wyzwania algorytmiczne	4x
o4-mini	128k	200k	Lżejsza wersja o3	Szybkie zadania rozumowania	2x
GPT-4.1	128k	1M	Najnowszy GPT, zrównoważona wydajność	Ogólne kodowanie, dokumentacja	1.2x
GPT-4o	128k	128k	Zoptymalizowany GPT-4	Szybkie odpowiedzi, proste zadania	0.9x

OpenAI o3 - szczegółowa analiza

Unikalne mocne strony:

• Doskonały w rozumowaniu krok po kroku
• Najlepszy dla problemów algorytmicznych
• Lepszy w znajdowaniu przypadków brzegowych
• Doskonałe możliwości debugowania

Zachowanie modelu myślącego:

# o3 podchodzi do problemów metodycznie
# Dano: "Napraw warunek wyścigu w tym kodzie"
# o3 będzie:
# 1. Identyfikować wszystkie współdzielone zasoby
# 2. Śledzić ścieżki wykonania
# 3. Znajdować zależności czasowe
# 4. Proponować wiele rozwiązań
# 5. Oceniać kompromisy

Optymalizacja kosztów:

• Używać tylko do konkretnych, złożonych problemów
• Przełączyć na Sonnet 4 do implementacji
• Zarezerwować dla błędów opornych na inne modele

Modele Google

Model	Okno kontekstu	Tryb Max	Mocne strony	Najlepsze dla	Koszt względny
Gemini 2.5 Pro	128k	1M	Ogromny kontekst, dobre rozumowanie	Analiza dużej bazy kodu	1.5x
Gemini 2.5 Flash	1M	1M	Szybki, ogromny kontekst	Szybkie wyszukiwanie, proste edycje	0.3x

Gemini 2.5 Pro - szczegółowa analiza

Unikalne zalety:

• Okno kontekstu 1 miliona tokenów
• Może analizować całe średniej wielkości bazy kodu
• Doskonałe rozumienie między plikami
• Dobry w utrzymywaniu spójności

Optymalne scenariusze:

1. Analiza monorepozytoriów
2. Rozumienie legacy bazach kodu
3. Mapowanie zależności między usługami
4. Planowanie refaktoringu na dużą skalę

Inne modele

Model	Okno kontekstu	Tryb Max	Mocne strony	Najlepsze dla	Koszt względny
Grok 4 (xAI)	128k	256k	Szybki, wydajny	Szybkie zadania, eksperymentowanie	0.8x
Grok 3 Beta	128k	132k	Funkcje eksperymentalne	Testowanie nowych możliwości	0.7x
Grok 3 Mini	128k	132k	Lekki	Proste uzupełnienia	0.4x

Strategia wyboru modelu

Modele myślące vs niemyślące

Modele myślące

Przykłady: o3, Claude Opus 4, Gemini 2.5 Pro

Charakterystyki:

• Podejmują inicjatywę w rozwiązywaniu problemów
• Generują kompleksowe rozwiązania
• Rozważają wiele podejść
• Najlepsze dla zadań otwartych

Używaj gdy:

• “Napraw ten problem architektoniczny”
• “Zoptymalizuj ten system”
• “Znajdź i napraw wszystkie błędy”

Modele niemyślące

Przykłady: Claude Sonnet 4, GPT-4.1

Charakterystyki:

• Czekają na konkretne instrukcje
• Przewidywalne zachowanie
• Łatwiejsze do kontrolowania
• Najlepsze dla zadań kierowanych

Używaj gdy:

• “Zmień nazwę zmiennej na X”
• “Dodaj obsługę błędów tutaj”
• “Napisz testy dla tej funkcji”

Rozważania dotyczące okna kontekstu

graph TD A[Rozmiar zadania] --> B{< 50k tokenów?} B -->|Tak| C[Każdy model działa] B -->|Nie| D{< 200k tokenów?} D -->|Tak| E[Użyj trybu Max] D -->|Nie| F{< 1M tokenów?} F -->|Tak| G[Gemini 2.5 Pro/Flash] F -->|Nie| H[Podziel zadanie lub użyj specjalistycznych narzędzi]

Macierz koszt-wydajność

Przypadek użycia	Opcja budżetowa	Opcja zrównoważona	Opcja premium
Codzienne kodowanie	Gemini Flash	Claude Sonnet 4	Claude Opus 4
Naprawianie błędów	Claude Sonnet 4	o4-mini	o3
Architektura	Gemini 2.5 Pro	Claude Sonnet 4 + o3	Claude Opus 4
Refaktoring	GPT-4.1	Claude Sonnet 4	Claude Opus 4
Dokumentacja	Gemini Flash	GPT-4.1	Claude Sonnet 4

Analiza cen

Ceny oparte na tokenach (przybliżone)

Model	Wejście (za 1M tokenów)	Wyjście (za 1M tokenów)
Claude Sonnet 4	$3	$15
Claude Opus 4	$15	$75
o3	$12	$60
Gemini 2.5 Pro	$2	$10
GPT-4.1	$2.5	$10
Gemini Flash	$0.30	$1.20

Wpływ subskrypcji

Ceny Cursor

Pro ($20/miesiąc)

• ~225 żądań Claude Sonnet 4
• ~650 żądań GPT-4.1
• ~45 żądań Claude Opus 4

Ultra ($200/miesiąc)

• ~4,500 żądań Claude Sonnet 4
• ~13,000 żądań GPT-4.1
• ~900 żądań Claude Opus 4

Ceny Claude Code

Pro ($20/miesiąc)

• 10-40 promptów/5 godzin z Sonnet 4
• Ograniczony dostęp do Opus 4

Max 5x ($100/miesiąc)

• 50-200 promptów/5 godzin
• Pełny dostęp do Opus 4

Max 20x ($200/miesiąc)

• 200-800 promptów/5 godzin
• Nieograniczone praktyczne użycie

Zaawansowane techniki wyboru

Strategia routingu modeli

// Inteligentny wybór modelu na podstawie zadania
function selectModel(task: CodingTask): AIModel {
  // Złożone decyzje architektoniczne
  if (task.complexity > 8 || task.type === 'architecture') {
    return 'claude-opus-4';
  }

  // Debugowanie z wieloma niepowodzeniami
  if (task.type === 'debug' && task.previousAttempts > 2) {
    return 'o3';
  }

  // Analiza dużej bazy kodu
  if (task.contextSize > 200_000) {
    return 'gemini-2.5-pro';
  }

  // Domyślnie opłacalna opcja
  return 'claude-sonnet-4';
}

Przepływy pracy wielu modeli

Przykład: Implementacja złożonej funkcji

1. Faza planowania: Użyj Claude Opus 4 dla architektury
2. Implementacja: Claude Sonnet 4 do kodowania
3. Debugowanie: o3 dla złożonych problemów
4. Dokumentacja: GPT-4.1 dla jasnych wyjaśnień
5. Przegląd: Claude Opus 4 dla końcowego audytu bezpieczeństwa

Benchmarki wydajności

Zadanie	Claude Sonnet 4	Claude Opus 4	o3	Gemini 2.5 Pro
Generowanie kodu	95%	98%	92%	90%
Wykrywanie błędów	88%	95%	97%	85%
Refaktoring	92%	97%	90%	88%
Architektura	85%	98%	93%	87%
Prędkość (względna)	100%	70%	60%	85%

Wskazówki specyficzne dla modeli

Modele Claude

• Używaj jasnych, konwersacyjnych promptów
• Dostarczaj kontekst o standardach kodowania
• Wykorzystuj ich silne funkcje bezpieczeństwa
• Doskonałe dla współpracy programistycznej

Modele OpenAI

• Bardziej bezpośrednie, ukierunkowane na zadania prompty działają dobrze
• Dobre w podążaniu za konkretnymi formatami
• Silne w obliczeniach matematycznych
• Najlepsze dla wyzwań algorytmicznych

Modele Gemini

• Maksymalizuj przewagę ich okna kontekstu
• Używaj do operacji między plikami
• Dobre dla wielojęzycznych baz kodu
• Wydajne dla analizy na dużą skalę

Przyszłe rozważania dotyczące modeli

Nadchodzące wydarzenia

Oczekiwane w 2025:

• Seria Claude 5 z ulepszonym rozumowaniem
• GPT-5 z poprawionym rozumieniem kodu
• Specjalistyczne modele dla konkretnych języków
• Opcje modeli lokalnych dla prywatności

Trendy do obserwowania:

• Zwiększające się okna kontekstu (2M+ tokenów)
• Szybsze czasy inferencji
• Lepsze rozumienie multimodalne
• Ulepszone funkcje bezpieczeństwa

Lista kontrolna wyboru modelu

1. Oceń złożoność zadania

   • Proste: Każdy model
   • Średnie: Claude Sonnet 4 lub GPT-4.1
   • Złożone: Claude Opus 4 lub o3

2. Rozważ rozmiar kontekstu

   • < 100k tokenów: Standardowe modele
   • 100k-200k: Użyj trybu Max

   • 200k: Gemini 2.5 Pro

3. Oceń budżet

   • Oblicz potrzebne tokeny
   • Porównaj koszty subskrypcji vs API
   • Rozważ długoterminowe użycie

4. Testuj i iteruj

   • Zacznij od opłacalnych modeli
   • Ulepsz jeśli potrzeba
   • Śledź co działa dla twoich przypadków użycia

Najlepsze praktyki

1. Zacznij od Sonnet 4 - radzi sobie doskonale z 80% zadań
2. Ulepszaj strategicznie - używaj modeli premium do konkretnych wyzwań
3. Monitoruj użycie - śledź które modele dają najlepszy ROI
4. Łącz modele - wykorzystuj mocne strony każdego modelu
5. Pozostań na bieżąco - możliwości modeli szybko się rozwijają