Trocar LLMs não é plug-and-play: Dentro do custo oculto da migração de modelos

Trocar grandes modelos de linguagem (LLMs) deveria ser fácil, não é? Afinal, se todos eles falam “linguagem natural”, mudar de GPT-4o para Claude ou Gemini deveria ser tão simples quanto mudar uma chave de API… certo?

Na realidade, cada modelo interpreta e responde a prompts de maneira diferente, tornando a transição tudo, menos transparente. As equipes empresariais que tratam a troca de modelos como uma operação “plug-and-play” frequentemente enfrentam regressões inesperadas: saídas quebradas, aumento nos custos de tokens ou mudanças na qualidade do raciocínio.

Esta história explora as complexidades ocultas da migração entre modelos, desde as peculiaridades do tokenizador e preferências de formatação até as estruturas de resposta e desempenho da janela de contexto. Baseado em comparações práticas e testes do mundo real, este guia desvenda o que acontece ao trocar de OpenAI para Anthropic ou Gemini do Google e o que sua equipe precisa monitorar.

Entendendo as Diferenças entre Modelos

Cada família de modelo de IA tem seus próprios pontos fortes e limitações. Alguns aspectos-chave a considerar incluem:

1. Variações na tokenização—Diferentes modelos utilizam diferentes estratégias de tokenização, o que impacta o comprimento do prompt de entrada e seu custo total associado.
2. Diferenças na janela de contexto—A maioria dos modelos de destaque permite uma janela de contexto de 128K tokens; no entanto, o Gemini amplia essa janela para 1M e 2M tokens.
3. Seguir instruções – Modelos de raciocínio preferem instruções mais simples, enquanto modelos de estilo chat exigem instruções claras e explícitas.
4. Preferências de formatação – Alguns modelos preferem markdown enquanto outros preferem tags XML para formatação.
5. Estrutura da resposta do modelo—Cada modelo tem seu próprio estilo de geração de respostas, o que afeta a verbosidade e a precisão factual. Alguns modelos se saem melhor quando podem “falar livremente,” ou seja, sem seguir uma estrutura de saída, enquanto outros preferem estruturas de saída semelhantes a JSON. Pesquisas interessantes mostram a interação entre a geração de respostas estruturadas e o desempenho geral do modelo.

Migrando de OpenAI para Anthropic

Imagine um cenário do mundo real onde você acabou de medir o desempenho do GPT-4o, e agora seu CTO quer experimentar o Claude 3.5. Certifique-se de se referir aos pontos abaixo antes de tomar qualquer decisão:

Variações na tokenização

Todos os provedores de modelos prometem custos por token extremamente competitivos. Por exemplo, este post mostra como os custos de tokenização do GPT-4 despencaram em apenas um ano entre 2023 e 2024. No entanto, do ponto de vista de um praticante de machine learning (ML), tomar decisões de modelo com base em supostos custos por token pode ser frequentemente enganoso.

Um estudo de caso prático comparando GPT-4o e Sonnet 3.5 expõe a verbosidade dos tokenizadores dos modelos da Anthropic. Em outras palavras, o tokenizador da Anthropic tende a dividir a mesma entrada de texto em mais tokens do que o tokenizador da OpenAI.

Diferenças na janela de contexto

Cada provedor de modelos está empurrando os limites para permitir prompts de texto de entrada cada vez mais longos. No entanto, diferentes modelos podem lidar com diferentes comprimentos de prompt de maneiras diferentes. Por exemplo, o Sonnet-3.5 oferece uma janela de contexto maior de até 200K tokens em comparação com a janela de 128K do GPT-4. Apesar disso, observa-se que o GPT-4 da OpenAI tem o melhor desempenho ao lidar com contextos de até 32K, enquanto o desempenho de Sonnet-3.5 diminui com prompts mais longos que ultrapassam 8K-16K tokens.

Além disso, existem evidências de que diferentes comprimentos de contexto são tratados de maneira diferente dentro dos modelos de uma mesma família pelo LLM, ou seja, um desempenho melhor em contextos curtos e pior em contextos longos para a mesma tarefa dada. Isso significa que substituir um modelo por outro (seja da mesma ou de uma família diferente) pode resultar em desvios de desempenho inesperados.

Preferências de formatação

Infelizmente, mesmo os LLMs de ponta atuais são altamente sensíveis a pequenas variações de formatação de prompts. Isso significa que a presença ou ausência de formatação na forma de markdown e tags XML pode variar muito o desempenho do modelo em uma dada tarefa.

Resultados empíricos de vários estudos sugerem que os modelos da OpenAI preferem prompts formatados em markdown, incluindo delimitadores seccionais, ênfases, listas, etc. Em contraste, os modelos da Anthropic preferem tags XML para delimitar diferentes partes do prompt de entrada. Essa nuance é amplamente conhecida por cientistas de dados e há ampla discussão sobre isso em fóruns públicos (Alguém descobriu que utilizar markdown no prompt faz diferença?, Formatando texto simples para markdown, Usar tags XML para estruturar seus prompts).

Para mais insights, confira as melhores práticas de engenharia de prompts divulgadas pela OpenAI e pela Anthropic, respectivamente.

Estrutura da resposta do modelo

Os modelos GPT-4o da OpenAI geralmente tendem a gerar saídas estruturadas em JSON. No entanto, os modelos da Anthropic tendem a se ater igualmente ao esquema JSON ou XML solicitado, conforme especificado no prompt do usuário.

No entanto, impor ou relaxar as estruturas nas saídas dos modelos é uma decisão dependente do modelo e orientada empiricamente com base na tarefa subjacente. Durante uma fase de migração de modelo, modificar a estrutura de saída esperada também exigirá pequenos ajustes no pós-processamento das respostas geradas.

Plataformas e Ecossistemas entre Modelos

A troca de LLMs é mais complicada do que parece. Reconhecendo o desafio, grandes empresas estão cada vez mais focadas em fornecer soluções para enfrentá-lo. Empresas como Google (Vertex AI), Microsoft (Azure AI Studio) e AWS (Bedrock) estão investindo ativamente em ferramentas para suportar orquestração flexível de modelos e gestão robusta de prompts.

Por exemplo, o Google Cloud Next 2025 anunciou recentemente que o Vertex AI permite que os usuários trabalhem com mais de 130 modelos, facilitando um jardim de modelos expandido, acesso a uma API unificada e o novo recurso AutoSxS, que possibilita comparações diretas entre as saídas de diferentes modelos, fornecendo insights detalhados sobre por que a saída de um modelo é melhor que a de outro.

Padronizando Metodologias de Modelos e Prompts

Migrar prompts entre famílias de modelos de IA exige planejamento, testes e iteração cuidadosos. Ao compreender as nuances de cada modelo e refinar os prompts em conformidade, os desenvolvedores podem assegurar uma transição suave, mantendo a qualidade e a eficiência das saídas.

Os praticantes de ML devem investir em estruturas de avaliação robustas, manter documentação sobre os comportamentos dos modelos e colaborar estreitamente com as equipes de produto para garantir que as saídas dos modelos estejam alinhadas com as expectativas dos usuários finais. Em última análise, padronizar e formalizar as metodologias de migração de modelos e prompts capacitará as equipes a preparar suas aplicações para o futuro, aproveitar os melhores modelos à medida que surgem e oferecer aos usuários experiências de IA mais confiáveis, conscientes do contexto e eficientes em termos de custo.