Mô hình / NAVIN RESEARCH
How to Choose an AI Model for a Production Application
Evaluate quality, latency, cost, context, tool use, deployment, and governance with your own workload.
Evaluate quality, latency, cost, context, tool use, deployment, and governance with your own workload.
Tóm tắt: Choose from a task-specific scorecard, not a universal leaderboard. First eliminate models that fail mandatory privacy, deployment, modality, or tool requirements. Then compare end-to-end task success, p95 latency, and total cost on representative traffic.
Các bước triển khai
- Write hard constraints and quality thresholds before testing.
- Use the same prompts, tools, retrieval data, and retry budget for candidates.
- Measure the full pipeline rather than isolated model calls.
- Plan a fallback and a repeatable model-upgrade process.
Danh sách kiểm tra
- Include peak load and rate-limit behavior.
- Test refusals, malformed inputs, and long contexts.
- Record exact model identifiers and evaluation dates.
Sai lầm thường gặp
- Picking the highest benchmark average.
- Ignoring operational limits and output-token cost.
- Coupling business logic to one provider's response shape.
Quyết định thực tế
Hãy triển khai thiết kế nhỏ nhất vượt qua các bước kiểm tra ở trên. Ghi lại phiên bản mô hình, prompt, công cụ, dữ liệu và runtime đã dùng để kiểm thử để những thay đổi sau này có thể được so sánh thay vì phỏng đoán. Kiểm tra lại tài liệu được liên kết trước khi dựa vào giới hạn, tên mô hình, giá hoặc tính năng thử nghiệm của nhà cung cấp.
