Wróć do ścieżek
Moduł 2

Przegląd modeli i pierwsze zapytanie

Wygenerowaliśmy własny, tajny klucz API. Teraz pora porazmawiać z modelem, warto poznać cennik za tokeny, żeby przez nieuwagę nie wyczyścić sobie konta. Napiszemy skrypt hello_llm.py, oraz prześledzimy cały proces komunikacji.

Przegląd modeli

Wybierając swój pierwszy model, musimy najpierw odpowiedzieć sobie na pytanie: do czego będzie nam służył? Modele różnią się architekturą, a co za tym idzie — „inteligencją". Z reguły modele zużywające więcej mocy obliczeniowej kosztują drożej, więc trzeba mieć to na uwadze.

Na stronie z przeglądem modeli znajdziesz zestawienie najnowszych dostępnych modeli, ich opisy, a niżej bardziej techniczne parametry. Nas interesuje przede wszystkim:

  • Nazwa modelu — to po niej będziemy odwoływać się do modelu w kodzie, np.  claude-opus-4-8;
  • Cena — podawana osobno za tokeny wejściowe (to, co wysyłamy do modelu) i osobno za wyjściowe (to, co model generuje), przy czym wyjście jest zazwyczaj droższe. Rozliczenie liczone jest najczęściej za milion tokenów (MTok).
Zestawienie najnowszych modeli Claude ze strony z przeglądem modeli
Zdj. 1 — wycinek strony z przeglądem modeli.

Na stronie znajdują się też ceny za cache, o którym będzie mowa później. Wszystkie dostępne modele i ich ceny zbiera osobna strona z cennikiem — warto odwiedzać ją często, bo rynek jest bardzo dynamiczny.

Cennik modeli Claude — ceny za tokeny wejściowe i wyjściowe
Zdj. 2 — wycinek strony z cennikiem.

Warto znać pewien niuans dotyczący nazewnictwa modeli. Dawniej krótka nazwa bez daty (np. claude-sonnet-4-5) była tzw. aliasem — wskaźnikiem prowadzącym zawsze do najnowszej wersji z danej linii, więc z czasem mogła wskazywać nowszy wariant modelu. Od generacji 4.6 to się zmieniło: krótka nazwa (np. claude-opus-4-8) nie jest już aliasem, lecz stałym identyfikatorem konkretnej, niezmiennej wersji. Gdy pojawia się nowszy model, otrzymuje on nowy identyfikator. Dzięki temu nazwa wpisana dziś w kodzie będzie nadal wskazywać ten sam model, co zapewnia przewidywalność i ułatwia odtwarzanie wyników. Mogą jednak wystąpić niewielkie różnice w zachowaniu modeli jednak wynikają one z aktualizacji infrastruktury obsługującej model, a nie ze zmiany samego modelu.

Zaloguj się, aby czytać dalej

To tylko początek modułu. Załóż darmowe konto lub zaloguj się, aby mieć dostęp do bezpłatnych modułów.