Моделі, підходи й інструменти поруч — чесно, з явними критеріями. «Найкращий» обчислюється, а не декларується.
Рівні маршрутизації OpenClaw — проксі вартості GPU та покриття задач (джерело: матриця)
Рівень моделі
Флагман
3
9 (найкращий)
хмара
масковано
Середні
1.5
6
хмара
масковано
Малі
1
3
хмара
масковано
BGE-M3 (local)
0.15 (найкращий)
1
локально
лишається локально
Як надати моделі доменні знання — якісне порівняння.
RAG
Fine-tuning
Лише промпт
Свіжі дані
Так
Ні
Ні
Вартість впровадження
Низький
Високий
Низький
Оновлення без перенавчання
Так
Ні
Так
Контроль стилю
Часткова
Повна
Часткова
Ризик галюцинацій
Низький
Середній
Високий
Цитовані джерела
Так
Ні
Ні
Де обробляти дані й запускати моделі — компроміси приватності/вартості/якості.
Локально
Гібрид
Хмара
Дані лишаються у вас
Так
Часткова
Ні
Якість топ-моделей
Середній
Високий
Високий
Вартість при масштабі
Низький
Середній
Високий
Захист PII
Повна
Повна
Часткова
Незалежність від вендора
Високий
Середній
Низький
Складність експлуатації
Високий
Середній
Низький
Чим зʼєднувати процеси — контроль даних і масштаб.
n8n (self-hosted)
Make
Власний код
Self-hosting
Так
Ні
Так
Вартість при масштабі
Низький
Високий
Низький
Час старту
Швидко
Швидко
Повільно
Гнучкість
Середній
Середній
Високий
Залежність від вендора
Низький
Високий
Немає
Контроль даних
Повна
Часткова
Повна
Порівняння наших типових продакшен-моделей — профілі, а не «інтелект загалом». Повні виміри: атлас моделей.
DeepSeek-V4
Mistral Large 3
Qwen3-Coder
Gemma 3
Головна задача
міркування
діалог + переклад
код
резюме + швидкі
Пропускна здатність
Високий
Середній
Високий
Низький
Вікно контексту
Високий
Середній
Середній
Середній
Режим міркування
Так
Ні
Ні
Ні
Зір (зображення)
Ні
Ні
Ні
Ні
Вартість (GPU-проксі)
Високий
Високий
Високий
Середній
Коли вмикати режим міркування (thinking), а коли ні — «на силу» він повільний, дорогий і повертає порожньо.
Мисляча (reasoning)
Instruct (немисляча)
Швидкість відповіді
Повільно
Швидко
Вартість
Високий
Низький
Точність на складних рішеннях
Високий
Середній
Ризик порожньої відповіді в чаті
Високий
Немає
Найкраще для
аналіз, планування, агенти
діалог, код, переклад, резюме
Коли вмикати
лише коли задача потребує міркування
за замовчуванням (think вимкнено)
Будувати власного асистента чи взяти готового — чесне якісне порівняння.
Власний
Готове (SaaS)
Відповіді з вашої бази (RAG)
Повна
Часткова
Контроль даних / резиденція
Повна
Часткова
Інтеграція з системами (CRM тощо)
Повна
Часткова
Час до запуску
Повільно
Швидко
Стартова вартість
Середній
Низький
Вартість на масштабі
Низький
Високий
Незалежність від постачальника (без lock-in)
Високий
Низький
Контроль guardrails / поведінки
Повна
Часткова
Цитовані джерела
Так
Часткова
Більший не завжди кращий — якісне порівняння для вибору під задачу.
Мала (спеціалізована)
Велика (загальна)
Вартість інференсу
Низький
Високий
Затримка
Швидко
Повільно
Якість на складних задачах
Середній
Високий
Простота локального хостингу
Повна
Часткова
Приватність (дані локально)
Повна
Часткова
Вартість fine-tuning
Низький
Високий
Універсальність (багато задач)
Часткова
Повна
Чесне, якісне порівняння чотирьох векторних баз даних для RAG. Cashcrown самостійно хостить Qdrant, але кожна з них має свої сценарії — pgvector виграє, коли ви вже використовуєте Postgres, а Pinecone — коли ви не хочете обслуговувати інфраструктуру самостійно. Оцінки приблизні й залежать від масштабу та версії.
Qdrant
Pinecone
pgvector (Postgres)
Weaviate
Можливість самостійного хостингу
Так
Ні
Так
Так
Керована / SaaS-версія
Так
Так
Так
Так
Відкритий код (open source)
Так
Ні
Так
Так
Гібридний пошук (ключові слова + вектори)
Повна
Часткова
Часткова
Повна
Фільтрування за метаданими
Повна
Повна
Повна
Повна
Горизонтальне масштабування
Високий
Високий
Низький
Високий
Простота експлуатації
Середній
Високий
Високий
Середній
Вартість на малому масштабі
Низький
Середній
Низький
Низький
Чесне, якісне порівняння. Cashcrown запускає BGE-M3 локально (через Ollama, 1024 виміри), тож дані ніколи не залишають сервер. Це не робить BGE-M3 найкращим у кожному рядку: Cohere Embed v4 лідирує за дуже довгим контекстом, а самохостинг має власні експлуатаційні витрати.
BGE-M3 (локально)
OpenAI text-embedding-3
Cohere Embed v4
multilingual-e5
Багатомовна якість (включно з польською)
Високий
Середній
Високий
Середній
Можливість самохостингу
Так
Ні
Часткова
Так
Дані залишаються локально (без хмари)
Повна
Немає
Часткова
Повна
Вартість
Низький
Середній
Високий
Низький
Довгий контекст
Середній
Високий
Високий
Низький
Підтримка гібридного / розрідженого (sparse)
Повна
Немає
Часткова
Немає
Відкриті ваги моделі
Так
Ні
Ні
Так
Час упровадження (готове API vs. власна інфра)
Повільно
Швидко
Швидко
Повільно
Чесне, якісне порівняння чотирьох підходів до створення AI-агентів. Для прив'язки до постачальника (vendor lock-in) менше означає краще. Жоден підхід не виграє в кожному рядку: власний код дає повний контроль та аудитованість ціною крутої кривої навчання та власної праці, а готові API асистентів швидкі й готові до продакшену одразу ціною контролю та прозорості.
Власний код (оркестрація Cashcrown)
LangChain / LangGraph
n8n / no-code
Готові API асистентів
Контроль над поведінкою
Повна
Високий
Часткова
Низький
Аудитованість / логування
Повна
Часткова
Часткова
Низький
Прив'язка до постачальника (менше = краще)
Низький
Середній
Середній
Високий
Прозорість витрат
Високий
Середній
Середній
Низький
Готовність до продакшену
Високий
Середній
Середній
Високий
Крива навчання
Повільно
Повільно
Швидко
Швидко
Хочете всі моделі з виміряними параметрами та добір за задачею? Атлас моделей →