Der Wechsel zwischen verschiedenen großen Sprachmodellen (LLMs) stellt Unternehmen vor unerwartete Herausforderungen. Laut eines Berichts von Lavanya Gupta führt die Annahme, man könne einfach den API-Schlüssel austauschen, häufig zu Problemen bei Ausgabequalität, Kosten und Leistung. Die Unterschiede zwischen Modellen wie GPT-4o, Claude und Gemini sind erheblich.
Ein Beispiel: Die Tokenisierungsstrategien variieren zwischen den Anbietern und beeinflussen direkt die Eingabelänge und Kosten. Während die meisten Modelle Kontextfenster von 128.000 Tokens unterstützen, bietet Gemini bis zu 2 Millionen Tokens. Bei der Formatierung wiederum bevorzugen OpenAI-Modelle Markdown, während Anthropic-Modelle XML-Tags vorziehen.
Bei einer Migration von OpenAI zu Anthropic muss beachtet werden, dass Anthropics Tokenizer denselben Text in mehr Tokens aufteilt, was die Kosten erhöhen kann. GPT-4 verarbeitet Kontexte bis 32.000 Tokens am effektivsten, während Claude 3.5 Sonnet trotz eines größeren 200.000-Token-Fensters bei Eingaben über 8.000-16.000 Tokens an Leistung verliert.
Auch die Antwortstrukturen unterscheiden sich: GPT-4o neigt zu JSON-Ausgaben, während Anthropic-Modelle sowohl JSON- als auch XML-Schemas gleichermaßen unterstützen.
Cloud-Anbieter wie Google, Microsoft und AWS entwickeln Lösungen für diese Herausforderungen. Googles Vertex AI unterstützt inzwischen über 130 Modelle und bietet mit AutoSxS vergleichende Analysen verschiedener Modellausgaben.
Eine erfolgreiche Migration erfordert sorgfältige Planung, Tests und robuste Bewertungsrahmen, um die Ausgabequalität zu erhalten und gleichzeitig die am besten geeigneten Modelle für spezifische Anwendungen zu nutzen.
