Seleção de modelos: por onde começar
Meta: enxergar a seleção de modelo como decisão de engenharia guiada por requisitos (performance × custo) — não como compra do “melhor modelo”.
Resumo em 3 frases
- A disciplina inteira cabe numa pergunta: dado o meu caso, qual modelo entrega a performance que eu preciso pelo custo que eu posso pagar?
- Performance, custo e escolha de modelos são os três eixos: performance sozinha leva ao modelo mais caro, custo sozinho leva ao mais barato, e a escolha é o ponto de equilíbrio entre os dois.
- Por onde começar: não pelo catálogo de modelos, e sim pelo levantamento do que a aplicação exige — os 5 critérios formais vêm a seguir.
O que esta disciplina cobre
| Seção | Tema | O que fecha |
|---|---|---|
| 21 | Seleção de modelos: por onde começar | o enquadramento (esta nota) |
| 22 | O mito do melhor modelo | por que “melhor” é relativo |
| 23 | Categorias de modelos de IA | frontier, intermediário, open-weight |
| 24 | Critérios de seleção de IA | os 5 critérios: qualidade, custo, latência, confiabilidade, risco |
| 25 | Trade-offs na escolha do modelo | a tabela caro × barato e a decisão sem achismo |
Depois vêm vendor lock-in, benchmarks, estratégia híbrida, escolha final e o estudo de caso da disciplina.
O ponto de partida: o levantamento
Antes de comparar modelos, levanta-se o que a aplicação exige:
| Pergunta | Exemplo | Por que pesa |
|---|---|---|
| Qual é a tarefa? | resumir contrato · classificar ticket · gerar parecer | tarefa simples não precisa de frontier |
| Qual o volume? | 10 chamadas/dia · 1M/mês | em volume, o custo por token decide tudo |
| Qual o orçamento? | R por mês | é o teto, não o objetivo |
| Qual o prazo de resposta? | chat < 2s · relatório offline | puxa para modelos menores |
| Qual a tolerância a erro? | rascunho interno · decisão jurídica | puxa para modelos maiores |
Regra prática: a escolha começa na linha “tolerância a erro” e “volume”. São as duas que derrubam a maioria das respostas prontas (“usa o X, é o melhor”).
Perguntas para validar
- Por que começar pela tarefa e não pelo modelo?
- Em um produto de alto volume, qual linha do levantamento domina a decisão — e por quê?
- Se a tolerância a erro é alta, o que isso faz com o orçamento previsto?