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3 de março de 2025
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Claude 3.7 Sonnet vs. O3 da OpenAI: Qual modelo de raciocínio híbrido vence em tarefas do mundo real?
Jorge Miloradovitch
Pesquisador, redator e entrevistador de casos de uso
Procurando o melhor modelo de IA para suas necessidades de automação de negócios? Aqui está uma rápida análise:
Comparação Rápida:
| Recurso/Tarefa | Soneto de Cláudio 3.7 | O3 da OpenAI |
|---|---|---|
| Precisão de geração de código | Alto (62.3% SWE-bench) | Moderado (49.3%) |
| Integração de sistemas de varejo | 81.2% | Não disponível |
| Janela de contexto | Tokens 200,000 | Janela GPT padrão |
| melhor para | Indústrias regulamentadas, fluxos de trabalho | Análise avançada, eficiência de custos |
Claude é melhor para fluxos de trabalho complexos e indústrias que exigem precisão, enquanto O3 é mais econômico e se destaca na resolução avançada de problemas. Mergulhe no artigo para insights detalhados!
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Claude 3.7 Sonnet é construído em uma rede neural de caminho duplo com 128 cabeças de atenção distribuídas em 96 camadas. Este design permite raciocínio híbrido avançado e suporta fluxos de trabalho com um janela de contexto dinâmico capaz de processar até 200,000 tokens .
Por outro lado, o O3 da OpenAI emprega uma metodologia de "cadeia privada de pensamento" e aloca a computação dinamicamente com base em níveis de esforço de raciocínio selecionados. A versão o3-mini-high oferece 78% do desempenho do GPT-4o, enquanto reduz os custos computacionais em 34% por token. .
| Característica | Soneto de Cláudio 3.7 | O3 da OpenAI |
|---|---|---|
| Arquitetura | Rede neural de caminho duplo com verificação | Alocação de computação dinâmica |
| Chefes de atenção | 128 em 96 camadas | Undisclosed |
| Janela de contexto | Até 200 mil tokens | Janela de contexto GPT padrão |
| Custo de Computação | Tokens de entrada de US$ 3/M, tokens de saída de US$ 15/M | Tokens de entrada de US$ 1.10/M, tokens de saída de US$ 4.40/M |
Essas diferenças técnicas definem o cenário de como cada modelo lida com o processamento de texto.
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Claude 3.7 Sonnet oferece alta precisão em tarefas baseadas em texto. Ele alcança exatidão 91.7% em provas matemáticas de 100 etapas e mantém uma baixa taxa de alucinação de apenas 2.3% na documentação técnica O sistema de raciocínio híbrido permite alternar facilmente entre respostas rápidas e análises aprofundadas. Essa versatilidade é elogiada por Ash Edwards, CEO da Laboratórios de samambaias:
"Claude 3.7 Sonnet transforma totalmente o desenvolvimento de aplicativos ao combinar compreensão do mundo real com geração de código excepcional. Para construir sistemas de agentes, este é o primeiro modelo que vi que pode iterar por longas durações com zero erros."
O O3 da OpenAI brilha em áreas especializadas, particularmente em matemática. Ele alcançou exatidão 96.7% no Exame Americano de Matemática por Convite (AIME), demonstrando sua força em raciocínio matemático .
Ambos os modelos se destacam em seus respectivos pontos fortes, mas seu impacto se estende ainda mais à automação empresarial.
O Claude 3.7 Sonnet e o O3 da OpenAI adotam abordagens diferentes para automação. Ambos se integram perfeitamente ao Latenode por meio de integrações diretas e plug-and-play. Você não precisa de um token de API ou configuração complexa de código para usar esses modelos de IA.
A capacidade do Claude 3.7 Sonnet de ajustar seu modo de raciocínio de Padrão para Estendido o torna um forte candidato para tarefas complexas de automação. Por exemplo, Tricentis descobriu que o Claude 3.7 Sonnet reduziu um processo de teste automatizado de 4 horas para apenas 10 minutos, com menos erros em fluxos de trabalho complexos .
O O3 da OpenAI usa um sistema de raciocínio de três níveis (baixo, médio e alto), que permite que as empresas ajustem o poder de processamento e o tempo de resposta com base em necessidades específicas . Essa flexibilidade é particularmente útil para otimizar tarefas de automação.
Aqui está um exemplo de como você pode usar esses modelos:
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Esses resultados mostram o desempenho dos modelos em diferentes tarefas técnicas.
Em avaliações de engenharia de software como a SWE-bench Verified, que avalia a capacidade de resolver problemas reais do GitHub, o O3 da OpenAI obteve 71.7%. O Claude 3.7 Sonnet também apresenta forte desempenho em tarefas de codificação semelhantes.
Quando testado em interações de API, Claude demonstrou exatidão 81.2% com sistemas de varejo e exatidão 58.4% para sistemas de companhias aéreas . Destacou-se na análise de arquivamento da SEC com exatidão 99.1% e revisões de contrato concluídas 73% mais rápido do que equipes tradicionais .
Claude usa um processo de verificação híbrido de caminho duplo, tornando-o adequado para indústrias com regulamentações rígidas . Por outro lado, O3-mini-alto incorpora verificações de segurança que reduzem as saídas nocivas em 38%, mantendo 94% do desempenho relacionado a STEM . Essas distinções ajudam a determinar qual modelo usar para tarefas específicas de automação.
| Tipo de tarefa empresarial | Soneto de Cláudio 3.7 | O3 da OpenAI |
|---|---|---|
| Engenharia de Software | exatidão 62.3% | exatidão 49.3% |
| Integração de Varejo | exatidão 81.2% | Não disponível |
| Revisão de contrato | 73% mais rápido que equipes humanas | Não disponível |
| Análise de arquivamento da SEC | exatidão 99.1% | Não disponível |
Passando de referências técnicas para cenários do mundo real, vamos analisar como esses modelos estão impulsionando os resultados comerciais.
Casos de uso recentes destacam como esses modelos se destacam na automação de marketing. Por exemplo, equipes de marketing que utilizam o Claude 3.7 Sonnet para análise de dados de clientes identificaram novos segmentos, resultando em campanhas reformuladas e aumentos notáveis no engajamento por e-mail. .
Outra equipe aproveitou suas capacidades de raciocínio para detectar mudanças sutis nas mensagens dos concorrentes em conteúdo da web e nas mídias sociais, permitindo ajustes oportunos em suas campanhas .
Enquanto isso, O3 da OpenAI provou ser eficaz na entrega de interações hiperpersonalizadas com o cliente e na criação de conteúdo em grande escala, tornando-se um trunfo para operações de marketing de alto volume .
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No setor financeiro, esses modelos atendem aos rigorosos requisitos regulatórios do setor. Soneto de Cláudio 3.7 É particularmente eficaz em conformidade e análise de documentos. Por exemplo, alcançou uma alta taxa de precisão na análise de registros, acelerando significativamente os processos de revisão regulatória. . Em outros casos, as empresas financeiras usaram esses modelos para refinar a atribuição de campanhas, levando a melhorias mensuráveis nos cálculos de ROI .
"A Anthropic está mirando setores regulamentados onde precisão e transparência geram preços altos."
Quando se trata de desenvolvimento de software, Soneto de Cláudio 3.7 oferece uma taxa de precisão de 62.3% no SWE-bench Verified, que pode aumentar para 70.3% com andaimes personalizados. Em comparação, O3-mini da OpenAI alcançou 49.3% de precisão e se destacou em tarefas de programação competitivas .
Esses níveis de precisão impactam diretamente a eficiência do desenvolvimento, influenciando a produtividade em projetos de software. O desempenho dos modelos varia dependendo da tarefa:
| Tarefa de desenvolvimento | Soneto de Cláudio 3.7 | O3 da OpenAI |
|---|---|---|
| Tarefas de software do mundo real | exatidão 62.3% | exatidão 49.3% |
| Integração de sistemas de varejo | exatidão 81.2% | Não disponível |
| Integração de sistemas de companhias aéreas | exatidão 58.4% | Não disponível |
| Tempo de Resposta | Modo padrão | 24% mais rápido que as versões anteriores |
Soneto de Cláudio 3.7 Oferece um recurso de modo duplo, permitindo que as equipes alternem entre respostas rápidas para tarefas rotineiras e o modo de pensamento estendido para desafios mais complexos. Essa flexibilidade o torna uma ótima opção para ambientes de desenvolvimento variados. .
Ao comparar custos, há uma diferença notável nos preços entre as duas plataformas. Soneto de Cláudio 3.7 cobra US$ 3 por milhão de tokens de entrada e US$ 15 por milhão de tokens de saída .
Por outro lado, O3-mini da OpenAI tem um preço de US$ 1.10 por milhão de tokens de entrada e US$ 4.40 por milhão de tokens de saída . A OpenAI também oferece planos de assinatura para atender às diferentes necessidades dos usuários:
Aqui está uma análise rápida:
| Fator de Custo | Soneto de Cláudio 3.7 | O3-mini da OpenAI |
|---|---|---|
| Tokens de entrada | US$ 3.00/milhão | US$ 1.10/milhão |
| Tokens de saída | US$ 15.00/milhão | US$ 4.40/milhão |
| Planos mensais | Grátis, Pro, Equipe, Enterprise | Mais ($ 20), Pro ($ 200) |
| Acesso API | Sim (várias plataformas) | Sim (API direta) |
"Talvez a única ressalva importante aqui seja entender que um dos motivos pelos quais o O3 é tão melhor é que ele custa mais para ser executado em tempo de inferência. A capacidade de utilizar computação em tempo de teste significa que, em alguns problemas, você pode transformar a computação em uma resposta melhor."
Agora, vamos ver como essas plataformas diferem em seus requisitos de configuração.
Soneto de Cláudio 3.7 está disponível em diversas plataformas, incluindo a API Anthropic da Officia, Amazon Bedrock e Latenode, onde você pode conectá-lo a qualquer uma de suas ferramentas favoritas. Isso o torna uma opção conveniente para empresas que já utilizam esses serviços.
O3-mini da OpenAI, por outro lado, oferece três níveis de raciocínio (baixo, médio, alto), que permitem às organizações ajustar o equilíbrio entre velocidade, custo e qualidade da produção . O O3-mini também inclui recursos amigáveis ao desenvolvedor, como chamada de função, saídas estruturadas, mensagens para desenvolvedores e recursos de streaming.
Usar a versão de alto desempenho do O3 pode ser caro. Para certas tarefas, os custos de computação podem ultrapassar US$ 1,000. , tornando-o mais adequado para aplicações especializadas onde a precisão supera o custo.
"O3 parece muito caro para a maioria dos usos. Mas para trabalho em academia, finanças e muitos problemas industriais, pagar centenas ou mesmo milhares de dólares por uma resposta bem-sucedida não seria proibitivo. Se for geralmente confiável, o O3 terá múltiplos casos de uso mesmo antes que os custos caiam." - Ethan Mollick, Professor da Wharton
Em contraste, Soneto de Cláudio 3.7 oferece um uso de recursos mais consistente graças ao seu design de modelo unificado, capaz de lidar tanto com respostas rápidas quanto com tarefas mais detalhadas e reflexivas .
Os principais detalhes técnicos incluem:
Sente-se inseguro sobre os seus primeiros passos? Convidamos você a se juntar à nossa equipe fórum, onde você pode obter dicas de especialistas diretamente da comunidade de usuários do Latenode.
O Claude 3.7 Sonnet se destaca por seu raciocínio avançado, forte desempenho em tarefas complexas de engenharia de software e adequação para setores regulamentados que exigem alta precisão.
Por outro lado, os modelos O3 da OpenAI, em particular o O3-mini, oferecem eficiência e forte desempenho em benchmarks como o SWE-bench (71.7%), tornando-os atraentes para operações com orçamento limitado e tarefas que exigem precisão matemática. Aqui está uma rápida comparação do melhor modelo para diferentes tipos de negócios:
"O modelo em si deve reconhecer quando um problema requer pensamento mais intensivo e ajuste, em vez de exigir que os usuários selecionem explicitamente diferentes modos de raciocínio." - Dianne Penn, chefe de produto e pesquisa da Anthropic
Para empresas que adotam automação de IA, o Claude 3.7 Sonnet é um destaque para tarefas que exigem velocidade e raciocínio aprofundado. Enquanto isso, o O3-mini é uma opção prática para aqueles com orçamentos mais apertados ou necessidades de automação menos complexas, graças à sua acessibilidade e eficiência de processamento. Esta visão geral é baseada nos benchmarks e testes do mundo real explorados anteriormente.
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