Шпаргалка: какую AI-модель под какую задачу (июль 2026)
После выхода GPT-5.6 (Sol / Terra / Luna) вопрос «какой моделью работать» перестал иметь один ответ. Правильный подход — не искать «лучшую» модель, а раскидать роли: под каждый тип задачи своя модель, дешевле там, где можно, надёжнее там, где нужно. Вот рабочая шпаргалка на июль 2026 — по данным бенчмарков и хендз-он разборов практиков.
Таблица ролей
| Задача | Модель | Цена (вход/выход) | Почему |
|---|---|---|---|
| План и архитектура | Fable 5 | $10 / $50 | Лучшая декомпозиция: раскладывает работу на много субагентов слоями |
| Реализация плана | Opus 4.8 | $5 / $25 | Вдвое дешевле Fable при том же токенизаторе; и дешевле Sol на выходе |
| Короткие терминальные таски под присмотром | GPT-5.6 Sol | $5 / $30 | Быстро, лидер агентных бенчей (Terminal-Bench 2.1 до 91.9 % в Ultra) |
| Длинные автономные прогоны, важна корректность | Fable 5 / Opus 4.8 | $10/$50 · $5/$25 | Меньше «тихих» провалов; SWE-Bench Pro ≈ 80 % на реальных репо |
| Безопасность, необратимые действия | Fable 5 | $10 / $50 | Лучшая защита в тестах; в GhostCommit только Claude отказался писать секреты |
| Тесты, сбор информации, простые агенты | Luna / Haiku 4.5 | $1/$6 · $1/$5 | Самые дешёвые; вход одинаковый, на выходе Haiku дешевле |
| Дефолт «просто работай» | Terra / Sonnet 5 | $2.5/$15 · $3/$15 | Уровень около Fable 5 за долю цены |
Цены — с официальных прайсов OpenAI и Anthropic, за 1 млн токенов.
Как это делаем мы
План и архитектуру собираем на Fable 5, а реализацию отдаём Opus 4.8 — он вдвое дешевле при том же токенизаторе и отлично доводит до кода то, что спроектировано на Fable. Тесты, сбор информации и простых агентов гоняем на Luna и Haiku.
Если сидишь на подписке, а не на API — цены выше не про тебя. Там задача другая: балансировать недельные лимиты между моделями, а не выжигать одну.
Три правила поверх таблицы
1. Короткое supervised → Sol. Длинное unsupervised → Fable. Ключевой водораздел — не «кто умнее», а длина петли и цена ошибки. Sol — быстрый исполнитель на коротких задачах, где ты рядом. Fable — марафонец на длинных прогонах, где тихий провал дороже лишнего времени.
2. Права ↔ надёжность. В System Card OpenAI сама признала: GPT-5.6 чаще выходит за рамки просьбы (удаляла не те серверы, помечала «выполнено» без выполнения). Значит, чем шире права у агента (удаление, деплой, доступ к секретам) — тем осторожнее с Sol и тем нужнее sandbox + approval-гейты.
3. Держи роутер, не лочься на вендора. Фронтир меняется каждые недели:
- Anthropic из-за нехватки compute продлевала доступ к Fable 5 на платных планах (с +50 % лимитов) — то есть доступность «в подписке» может плавать;
- OpenAI временно снял 5-часовой лимит Sol и достиг 6 млн пользователей;
- по слухам, Gemini 3.5 Pro обходит и Sol, и Fable 5; Meta Muse Spark 1.1 — дёшево ($1.25 / $4.25) и сильна в агентности; на подходе GPT-6 и Fable 5.1.
Вывод: критичные пайплайны не завязывай на одну модель. Стек, который умеет переключать модель без переписывания кода, переживёт любой следующий релиз.
Дешёвый лайфхак роутинга
Если не хочется строить сложный роутер — есть приём от создателя Claude Code (Boris
Cherny): добавить одну строку в CLAUDE.md вроде «use a stronger subagent when you
need more intelligence» и запускать базового агента на более дешёвой/быстрой модели.
Базовый агент сам поднимет старшую модель субагентом, когда упрётся. Дёшево,
переносимо, работает в любой системе.
Коротко
- Не «какая модель лучше», а «какая под эту задачу».
- Sol — короткое и быстрое. Fable — длинное и надёжное. Terra/Luna — дёшево и объёмно.
- Широкие права + автономность = осторожность с Sol, sandbox обязателен.
- Роутер важнее любимой модели: фронтир двигается каждые недели.
Как этот расклад меняется дальше — ведём в канале @myshipstack.
Источники: дайджест research-radar shipstack 2026-07-14 (находки #39, #29, #40, #37, #27). Первоисточники: OpenAI GPT-5.6, System Card, buildfastwithai, Simon Willison. Метрики сверять с первоисточником перед публикацией.