Автор предлагает оценивать LLM для рабочих задач через четкие критерии приемки и использование реальных, неидеальных данных. Для задач по программированию рекомендуется проверять модели на существующих проектах, чтобы оценить их способность исправлять ошибки, не нарушая интерфейсы. В аналитике важно использовать наборы данных с известными ошибками для проверки логики расчетов.
Стоимость Fable 5.1 составляет $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов. Opus 5 стоит $5 и $25, а Sonnet 5 — $2 и $10. Цена чтения кэша для Fable снижена до $0,25 за миллион токенов. Автор отмечает, что более дорогая модель может быть выгоднее за счет сокращения ручной работы по исправлению ошибок.
Для аналитических задач сравниваются GPT-5.6 Sol и GPT-6 Astra. У обеих моделей контекстное окно составляет 1,05 млн токенов. Базовая ставка Astra — $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов, у Sol — $4 и $20. Промо-тариф Sol гарантирован как минимум до 21 ноября 2026 года.
Для обработки мультимодальных данных, включая аудио и видео, автор предлагает Gemini 3.6 Flash. Мониторинг обсуждений в соцсети X рекомендуется проводить через X Search с использованием Grok 4.6. Оценку работы моделей следует проводить на контрольных наборах данных, чтобы проверять точность классификации и полноту извлечения информации.
