Какая LLM-модель лучшая для агентских задач (tool-use) в 2026?

Claude 4.7 от Anthropic. На бенчмарках TAU-bench и OSWorld она стабильно лидирует по tool-use и долгим агентским loops. GPT-5 близко на простых tool-вызовах, но Claude выигрывает на multi-step сценариях с MCP-серверами.

Какая модель самая дешёвая на массовых задачах?

На простом чате и summarization лидируют GPT-5-mini, Claude Haiku 4.5 и Gemini 3 Flash Preview. Для RU-задач конкурентен GigaChat 2 Lite (русская цена 65₽/1M токенов, нет конвертации валют). На сложных agentic-задачах cheap-модели проигрывают — итоговая стоимость выше из-за лишних retry-loops.

Какую модель брать при 152-ФЗ или РФ-only?

GigaChat (Sber) или YandexGPT — оба хостятся в РФ и попадают под 152-ФЗ. Альтернатива — self-hosted open-source (Qwen или Llama 3 на РФ-датацентре). Claude / GPT / Gemini для строгого 152-ФЗ не подходят: данные уходят в EU/US облака.

Кто лучше работает с длинным контекстом (1M+ tokens)?

Gemini 3 — лидер по long-context (1M-2M tokens с близким к 100% recall на RULER). Claude 4.7 удерживает 200k-500k с высоким качеством. GPT-5 догоняет, но на бенчмарках NIAH 1M отстаёт. Для анализа больших документов в один проход — Gemini.

Можно ли мешать модели в одном агенте?

Да и даже нужно. Типичный паттерн: дорогая модель (Claude или GPT-5) — для планирования и tool-выбора, дешёвая (Haiku, GPT-mini, Flash) — для массовых под-задач (классификация, перевод, summarization). Через OpenRouter или MCP-роутер это управляется в одной кодовой базе.

КОНФИГУРАТОР · 60 СЕКУНД

Claude, GPT, Gemini или GigaChat — какую модель брать?

4 вопроса о вашей задаче, бюджете, data-residency и языке — рекомендуем модель и присылаем 1-страничную памятку с pricing и quickstart на email.

0 из 4 · выберите ответы

1. Какой тип задачи будет основным для модели?

Если задач несколько — выбирайте самую тяжёлую или критичную. Под лёгкие под-задачи всё равно можно поставить cheap-модель отдельно.

2. Целевой ежемесячный бюджет на токены?

Только API-расходы на модель (без зарплат и инфраструктуры). Если не знаете — берите ожидаемый MAU × 50–100 запросов × ваш средний prompt-size в токенах.

3. Где должны храниться данные при обработке?

152-ФЗ или РФ-only — это hard-constraint, перебивает все остальные ответы. Если требований нет — выбирайте «любая страна».

4. Какой язык будет доминировать в запросах?

Если фокус на коде — выбирайте «code only»: для агентов под коды русский/английский не имеет значения, важно качество синтаксиса.

Без регистрации Без вендор-байаса На основе бенчмарков 2026

Конфигуратор основан на cornerstone-сравнении Claude 4.7 vs GPT-5 vs Gemini 3 (LeadUp AI), pricing snapshot Q2 2026 и опыте LeadUp в production-агентах. Реальный выбор зависит от вашей метрик-нагрузки — подтвердите рекомендацию на бесплатной диагностике.

—

Рекомендация: —

—

Почему именно эта модель

Когда НЕ брать эту модель

Цена-ориентир (Q2 2026, $/1M tokens)

Цены актуальны на дату публикации; перед production-деплоем сверьтесь с официальным pricing-page модели.

5 шагов quickstart

Прислать памятку на email?

1 страница A4: pricing, top-3 бенчмарка, 5 шагов quickstart, 3 anti-pattern.

Production-агент? Запишитесь на 30-мин диагностику — наша команда соберёт под ваш кейс.

Памятка отправлена на —

Проверьте входящие за 1–2 минуты. Если письма нет — посмотрите «Спам» или «Промо-акции».

Завтра пришлём 25 кейсов AI-внедрений RU/CIS (Insider Report). В четверг — расширенный пример агента на выбранной модели.

Записаться на диагностику → Бесплатная Нейросборка →