В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

17 выпуск 01 сезона. Практика использования Rails enviroments, Ruby имплементация Melkman's algorithm, AngularJS vs Ember и прочее

Ruby

JavaScript

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Отреверсили проприетарный gRPC и выложили в опенсорс 100% совместимый аналог их сервера, потом CLI

Чем заменить top, ps и netstat в 2026 году, и когда их лучше не трогать

«Лучшие» практики Rust, которые вас подведут. Часть 2

Публикации