Sonnet 5 vs Opus 4.8: коли який брати для реальних задач розробки

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Попрацював достатньо з обома моделями на реальному проєкті, щоб зробити чіткі, а не загальні висновки — де кожна модель реально сильна, а де підводить.

Sonnet 5 — сильний бекенд-інженер

Найбільше вразило: перед деплоєм модель сама парсить код, тестує на локальному сервері, ловить баги й помилки ще до того, як вони потраплять у продакшн. Це не просто «написав код за запитом» — це рівень, коли модель думає як досвідчений інженер, який перевіряє себе сам.

На задачах рефакторингу, пошуку багів, роботи з логікою — Sonnet 5 показує стабільно високий результат, і саме тому став основним інструментом для щоденної рутини в проєкті.

Але з фронтендом — інша історія

Коли справа доходить до дизайну — вибору стилів, UI-рішень, візуальної складової — Sonnet 5 не вражає. Код працює, але рішення часто виглядають типовими, без продуманої естетики. Тут модель поки не заміна дизайнерського чуття чи хоча б насмотреності самого розробника.

Opus 4.8 — для точкових критичних задач

Окрема історія — коли дійшло до security-аудиту проєкту. Opus 4.8 пройшовся по коду і знайшов реальні вразливості (в логіці авторизації, платіжному флоу), які я сам міг і не помітити, а потім одразу запропонував коректні виправлення.

Головний мінус — ліміти. З Opus довго попрацювати не вийде, витрачається швидко. Тому використовую його точково, а не як основний інструмент.

Як я тепер розподіляю задачі між моделями:

🔧 Sonnet 5 — щоденна рутина: бекенд, тестування, деплой, робота з логікою
🎨 Фронтенд і дизайн — доводжу сам, тут AI поки не показав себе на рівні бекенду
🔒 Opus 4.8 — точкові критичні задачі, де ціна помилки висока (безпека, складний аналіз)

Висновок

Жодна модель не ідеальна у всьому. Різниця в тому, наскільки чітко розумієш сильні й слабкі сторони кожної — і будуєш процес відповідно, замість того щоб сподіватись, що одна модель закриє всі задачі однаково добре.

Продовжую документувати чесний досвід роботи з AI у розробці в Telegram-каналі Байти і Боти — заходьте, якщо цікаво практичне застосування без хайпу.