Modelos de texto.

Comece pela tarefa, não pelo nome do modelo

Classificar chamados em cinco categorias exige uma avaliação diferente de escrever uma resposta longa para o cliente. Separe a tarefa, a entrada real e o formato de saída esperado antes de comparar nomes.

O catálogo mostra contexto, modalidades, preço e capacidades declaradas. Use esses campos para eliminar opções incompatíveis; a qualidade só aparece quando todos recebem o mesmo conjunto de exemplos.

Um benchmark pequeno já evita uma escolha cara

Pegue casos que deram trabalho à equipe: texto ambíguo, instrução com exceção e uma resposta que precisa sair em JSON. Registre acerto, tempo e custo. O modelo mais barato por token pode custar mais se exigir repetição ou revisão humana.

• Use o mesmo prompt e o mesmo limite de saída em todos os candidatos.
• Teste tools, visão ou JSON apenas quando a página do modelo declarar a capacidade.
• Mantenha o ID configurável até o teste terminar.

O que esta página não consegue decidir por você

Contexto grande não prova que o modelo seguirá uma instrução longa, e posição no catálogo não garante qualidade no seu domínio. A lista também muda conforme disponibilidade. O próximo passo é chamar os finalistas com dados representativos, não escolher pela vitrine.