Когда использовать Opus, а когда хватит Sonnet?

По умолчанию — повседневная (Sonnet). Топовая — только если видишь системные ошибки рассуждения.

Описание

Разработчик различает «топовые» модели (Opus, GPT-5 высоких рангов) и «повседневные» (Sonnet, обычные GPT-5, GLM, DeepSeek и т. п.). По умолчанию — повседневная модель; переключение на топовую — только при явной необходимости.

Предусловия

• Подключено несколько моделей (через прямой провайдер или через универсальный харнесс типа OpenCode)
• Есть представление о текущей стоимости подписок и токенов

Постусловия / гарантия успеха

• Задача решена с разумным соотношением «качество/стоимость»
• Накопленные наблюдения о моделях зафиксированы (например, в AGENTS.md команды, UC-003 · AGENTS.md)

Основной сценарий

1. Разработчик стартует задачу на повседневной модели (например, Sonnet)
2. Оценивает качество рассуждения по thinking-выводу
3. Если ответы достаточны — продолжает на той же модели
4. Если видны системные ошибки рассуждения — переключается на топовую модель и сравнивает результат

Расширения / альтернативные потоки

• 2a. Для экспериментов с новой моделью — отдельный pay-as-you-go аккаунт (например, OpenCode Zen) на небольшую сумму
• 3a. Локальные модели рассматриваются как enterprise/edge-сценарий, а не как ежедневный инструмент

Исключения и риски

Бизнес-правила и ограничения

• Не платить отдельно за «новую» модель только потому, что она новая: проверять, есть ли реальное улучшение под ваш профиль задач
• Новые версии часто потребляют в 2–3 раза больше токенов при том же качестве — учитывать в TCO

Примечания

Современные топовые модели сошлись по качеству до уровня, когда выбор между ними определяется в основном привычной экосистемой и стоимостью, а не «прорывом» в возможностях.