Планировать замену крупных языковых моделей (LLMs) кажется простым, ведь все они говорят на “естественном языке”. Но на деле, каждая модель воспринимает запросы по-своему, что делает процесс переключения гораздо сложнее. Например, смена GPT-4o на Claude или Gemini может вызвать неожиданные сбои: неправильные ответы, увеличение стоимости токенов и снижение качества рассуждений. Причина в различиях в токенизаторах и форматировании — Anthropic разбивает текст на большее число токенов, чем OpenAI. Также различаются максимальные длины входных данных: GPT-4 поддерживает до 32K токенов, тогда как Sonnet-3.5 — до 200K, но при длинных запросах его эффективность падает. Еще один нюанс — чувствительность к форматированию. OpenAI предпочитает markdown, а Anthropic XML-теги. Выходные данные тоже отличаются: GPT-4 склонен генерировать JSON, а Anthropic может следовать любому из форматов. Поэтому переход требует тщательного планирования, тестирования и настройки. Современные платформы, такие как Google Vertex AI, предоставляют инструменты для сравнения и выбора моделей. В итоге, грамотная подготовка и понимание особенностей каждой модели помогают обеспечить плавный переход и сохранить качество результатов.