Hören Sie auf zu fragen, welches KI-Modell Sie verwenden sollen: Leiten Sie Aufgaben an Haiku-, Sonnet- und Opus-Stufen weiter

Reddit-Nutzer u/spencer_kw kritisiert die täglichen Beiträge der Art „Welches Modell soll ich verwenden?“ und gibt eine konkrete Antwort, basierend auf einem Monat der Aufgabenverteilung nach Aufgabentyp. Die Kernaussage: Kein einzelnes Modell ist für alles optimal, und Sie sollten Aufgaben mindestens drei Stufen zuweisen.

Modellstufen nach Aufgabe

• Dateien lesen, zusammenfassen, Code-Fragen beantworten: Verwenden Sie das günstigste Modell — Haiku, Qwen 3.6 über Ollama, Gemma 4. Dateilesevorgänge an Opus zu senden, ist Geldverschwendung.
• Code schreiben, Tests, Boilerplate: Sonnet-Stufe — GPT-5.5 mini, DeepSeek v4. Solide Generierung zu einem Bruchteil der Kosten der Spitzenmodelle.
• Dateiübergreifende Refactorings, Architektur, komplexes asynchrones Debugging: Nur hier ist Opus oder GPT-5.5 nötig. Das sind etwa 15-20 % Ihres Arbeitstages.

Praktische Aufteilung

u/spencer_kws aktuelle Verteilung:

• ~40 % der Aufgaben → Haiku-Stufe (günstige Lesemodelle)
• ~35 % → Sonnet-Stufe (Generierung)
• ~25 % → Opus-Stufe (komplexes Denken)

Monatliche Gesamtausgaben: 30–40 USD, je nach Arbeitsaufkommen.

Die Vorstellung eines „täglichen Begleiters“ ist fehlerhaft — die Frage nach einem einzigen Modell für alles ist wie die Frage nach einem Fahrzeug, das sowohl Lasten transportiert als auch zum Pendeln taugt. Nutzen Sie mehrere Modelle und verteilen Sie die Aufgaben nach Typ.