Muitos clientes nos perguntam: qual modelo de IA vocês usam? A nossa resposta costuma ser: depende.
Por que não ficamos presos a um só
Modelos diferentes são bons em coisas diferentes. Um lida bem com documentos longos, outro escreve em chinês de forma mais natural, outro é barato e rápido, ideal para grandes volumes de tarefas simples. Prender um projeto a um único fornecedor é abrir mão dessas opções antes mesmo de começar. Além disso, os modelos evoluem rápido: o melhor de hoje pode não ser mais o melhor daqui a alguns meses.
Como escolhemos
Para uma mesma tarefa, testamos vários modelos com o mesmo conjunto de exemplos reais e comparamos quatro coisas: qualidade, custo, velocidade e conformidade. Em projetos na China, usamos bastante DeepSeek, Qwen, Kimi, Zhipu GLM e Doubao; nos internacionais, OpenAI, Claude, Gemini e Llama. Também é comum dividir o trabalho entre dois ou três modelos dentro do mesmo sistema.
Como tratamos os dados
- Damos preferência a APIs corporativas que não treinam com dados de clientes
- Quando os dados são sensíveis, implantamos modelos de código aberto nos servidores privados do cliente ou em dispositivos locais
- Só pedimos os acessos de que realmente precisamos, e o uso permitido dos dados fica definido no contrato
- O que pode ser processado localmente não é enviado para fora
Deixando espaço para o futuro
Já no desenho do sistema, levamos em conta o custo de trocar de modelo. Quando surgir um modelo melhor, é só fazer a troca, rodar os mesmos exemplos e, se tudo estiver bem, colocar em uso.