Deja de preguntar qué modelo de IA usar: enruta tareas a los niveles Haiku, Soneto y Opus
El usuario de Reddit u/spencer_kw critica las publicaciones diarias de "¿qué modelo debería usar?" y ofrece una respuesta concreta basada en un mes de enrutamiento por tipo de tarea. La idea clave: ningún modelo es óptimo para todo, y deberías enrutar las tareas al menos en tres niveles.
Niveles de Modelo por Tarea
- Leer archivos, resumir, responder preguntas de código: Usa el modelo más barato — Haiku, Qwen 3.6 via Ollama, Gemma 4. Enviar lecturas de archivos a Opus es quemar dinero.
- Escribir código, pruebas, plantillas: Nivel Sonnet — GPT-5.5 mini, DeepSeek v4. Generación sólida a una fracción del costo de los modelos avanzados.
- Refactorizaciones de múltiples archivos, arquitectura, depuración asíncrona compleja: Solo aquí necesitas Opus o GPT-5.5. Esto es ~15-20% de tu día.
Configuración Práctica de Enrutamiento
La distribución actual de u/spencer_kw:
- ~40% de las tareas → nivel Haiku (lectores baratos)
- ~35% → nivel Sonnet (generación)
- ~25% → nivel Opus (razonamiento complejo)
Gasto mensual total: $30–40 dependiendo de la carga de trabajo.
El enfoque de "conductor diario" está quebrado — pedir un solo modelo para todo es como pedir un solo vehículo que sirva tanto para carga como para ir al trabajo. Usa múltiples modelos y enruta según la tarea.
📖 Lee la fuente completa: r/openclaw
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