I Spent $47 Testing Multimodal AI APIs — Here's What Actually Works
Автор протестировал девять мультимодальных моделей (включая GPT-4o, Claude, Qwen, GLM, Hunyuan, Doubao) на пяти категориях задач, потратив $47 на API-вызовы. Результаты показывают, какие модели действительно работают для OCR, распознавания сцен, кода и диаграмм, а также дают рекомендации по оптимизации затрат (например, замена OpenAI на более дешёвые альтернативы).
Технологии: Python, API, multimodal AI
Как применить
1. Протестировать GLM-4.5V на реальных изображениях из стоматологической практики (рентгеновские снимки, документы). 2. Создать прототип Telegram-бота для OCR с переключением между моделями (OpenAI для сложных случаев, GLM для простых). 3. Подготовить кейс для клиентов: 'Снижение затрат на OCR в 10 раз без потери качества'.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
Gemini-3.5-flash догнал GPT-5.5 на 97/S и в 2.5× дешевле. Но главное — китайцы выигрывают по цене и качеству
Это сравнительный анализ последних языковых моделей (Gemini-3.5-flash, GPT-5.5, DeepSeek V4 Flash/Pro, Qwen 3.7 Max, Tencent Hy3-preview) с фокусом на соотношение цена/качество и практическое применение в production.
Building a Reliable Multi-Agent Pipeline with the Claude API: Orchestration Patterns That Hold Up in Production
Статья с практическими паттернами построения надёжного многокомпонентного пайплайна на Claude API для продакшен-систем.
April 2026's LLM Avalanche: 5 Frontier Drops in 9 Days, ~50% Price Cut, 3 Migrations to Plan Now
Аналитическая статья о резком прорыве в развитии крупных языковых моделей (LLM) в апреле 2026 года, описывающая пять новых моделей и три ключевых фреймворка.