Fable, Opus, Sonnet, Haiku: který AI model kdy použít

Co je vlastně „model"?

Model je ta samotná neuronová síť — miliardy naučených parametrů, které vznikly tréninkem na obrovském množství textu. Není to aplikace ani chatbot: Claude, ChatGPT nebo Gemini jsou produkty, a uvnitř každého z nich běží některý z modelů. Stejný model může pohánět chat na webu, mobilní aplikaci i systém, který ti postavíme na míru přes API.

Proč jich každá firma nabízí několik? Protože inteligence není zadarmo. Větší a důkladněji přemýšlející model dává lepší výsledky, ale je pomalejší a dražší na provoz. Menší model je bleskový a levný, ale na složité úlohy nestačí. Nikdo nechce platit chirurga za přelepení náplasti — proto existují výkonnostní třídy. U Anthropicu se jmenují podle literárních útvarů: Haiku (nejmenší), Sonnet, Opus a nově Fable.

Nejdřív minutka o tokenech — protože v nich se platí

AI modely se účtují za tokeny — kousky textu zhruba o délce slabiky až krátkého slova. Orientačně: 1 000 tokenů je asi 700 slov anglického textu, čeština je na tokeny o něco „dražší". Platí se zvlášť vstup (co modelu pošleš — dotaz, dokumenty, historii konverzace) a zvlášť výstup (co model napíše). Výstup je vždycky několikanásobně dražší, protože ho model musí „vymyslet".

A ještě jeden pojem: kontextové okno — kolik toho model pojme najednou. Dnešní Claude modely mají okno 1 milion tokenů (Haiku 200 tisíc), což je celá knihovna dokumentů v jedné konverzaci. Aktuální ceny všech modelů najdeš v oficiálním přehledu modelů.

Haiku — sprinter na velké objemy

Nejmenší a nejrychlejší model (aktuálně Haiku 4.5, cca 1 $ / 5 $ za milion tokenů vstup/výstup). Není hloupý — je úsporný. Skvělý všude, kde potřebuješ tisíce malých rozhodnutí denně a záleží na rychlosti a ceně, ne na hloubce úvahy.

Příklady: třídění příchozích e-mailů a poptávek podle typu, tagování produktů v katalogu, extrakce údajů z faktur (IČO, částka, datum), rychlé FAQ odpovědi z vlastních dat, moderace obsahu. Konkrétně: klasifikace jedné poptávky vyjde na zlomek haléře — deset tisíc denně tě stojí pár dolarů měsíčně. Na Opusu by stejná věc stála pětinásobek a trvala déle.

Sonnet — tahoun na 80 % práce

Prostřední třída (aktuálně Sonnet 5, cca 3 $ / 15 $ za milion tokenů) a podle nás nejlepší poměr cena/výkon na trhu. Nová generace Sonnetu se v kódování a agentních úlohách blíží Opusu — za pětinu až polovinu ceny. Když nevíš, kterým modelem začít, začni Sonnetem.

Příklady: zákaznický chatbot nad vlastním katalogem nebo dokumentací, generování produktových popisků a marketingových textů, sumarizace smluv a reportů, překlady s kontextem, běžná asistence při programování, analýza zpětné vazby od zákazníků. Náš concierge na tomto webu — AI, se kterou si můžeš psát vpravo dole — běží přesně v této třídě: dost chytrá na skutečný rozhovor, dost levná na to, aby byla zapnutá pořád.

Opus — senior, kterému svěříš celý projekt

Vlajková loď pro náročnou práci (aktuálně Opus 4.8, cca 5 $ / 25 $ za milion tokenů). Vyniká tam, kde úloha má mnoho kroků, vyžaduje udržet souvislosti a rozhodovat se samostatně — takzvané agentní úlohy, kdy model nejen odpovídá, ale pracuje: čte soubory, spouští nástroje, ověřuje si výsledky.

Příklady: vývoj a refaktoring softwaru (Opus je motor nástrojů jako Claude Code), hloubková analýza dat s vizualizacemi, právní a finanční rozbory, autonomní zpracování složitého workflow — třeba „projdi 200 smluv, najdi rizikové klauzule a připrav souhrn pro právníka". Tam, kde by Sonnet potřeboval vodit za ruku, Opus dojde do cíle sám.

Fable — specialista na nejtěžší problémy

Novinka z rodiny Claude 5 a aktuálně nejchytřejší veřejně dostupný model od Anthropicu (cca 10 $ / 50 $ za milion tokenů). Fable patří do nové třídy nad Opusem: má vždy zapnuté hloubkové přemýšlení a je stavěný na dlouhé samostatné běhy — úlohy, na kterých pracuje desítky minut i hodiny bez zásahu člověka. Detaily v oznámení Anthropicu.

Příklady: rozsáhlé migrace a přestavby systémů „přes noc", výzkumné rešerše s ověřováním zdrojů, návrh architektury složitého systému, úlohy, kde jedna chyba stojí víc než celý účet za AI. Pro běžný provoz je to kanón na vrabce — ale když ostatní modely narazí na strop, Fable je důvod, proč ten strop existoval.

Nejčastější chyba: jeden model na všechno

Firmy typicky udělají jednu ze dvou chyb. Buď nasadí všude nejchytřejší model „aby byl klid" — a platí desetinásobky za úlohy, které nerozeznají Haiku od Fable. Nebo všude nasadí nejlevnější „aby to nestálo majlant" — a pak se diví, že AI nezvládá složitější požadavky, a odepíšou celou technologii.

Dobře postavený systém modely kombinuje: levný model třídí, směruje a odbavuje objem, chytrý model nastupuje na to, co levný nezvládne. Zákazníkova otázka „kdy máte otevřeno" nepotřebuje stejný mozek jako „porovnejte mi tyhle tři nabídky a doporučte postup". Rozdíl na faktuře bývá řádový — klidně 80 % nákladů dolů při stejné kvalitě tam, kde na ní záleží.

Jak to děláme my

V našich systémech nemá model nikdo „navždy" — každá úloha dostane nejmenší model, který ji zvládne spolehlivě, a nejtěžší práci děláme s nejsilnějšími modely. Ceny a schopnosti se navíc mění každých pár měsíců (nová generace bývá chytřejší a levnější zároveň), takže systém stavíme tak, aby se model dal vyměnit konfigurací, ne přepsáním. Ty řešíš, co má systém umět — kterou třídu mozku na to zapojit, je naše práce.