Porównanie
Ten artykuł jest dla zarządów i kierowników, którzy muszą zdecydować, na jakich modelach AI oprzeć narzędzia w firmie. Porównujemy trzy główne rodziny modeli: od OpenAI, Anthropic i Google. Pokazujemy, gdzie są dostępne, gdzie przetwarzają dane i ile kosztują, a także jak w kilka tygodni sprawdzić je na własnych dokumentach.
W wielu firmach decyzja o modelu zapada pośrednio. Firma pracująca na Microsoft 365 daje pracownikom Microsoft Copilota i korzysta z modeli, które wybrał Microsoft. Firma na Google Workspace korzysta z Gemini wbudowanego w pocztę i dokumenty.
Świadomy wybór modelu jest potrzebny w trzech sytuacjach opisanych poniżej. Jeśli żadna z nich Cię nie dotyczy, ważniejsze od modelu jest dobre wdrożenie narzędzia, które już masz.
Każdy z trzech dostawców oferuje modele w kilku wariantach: najmocniejszy i najdroższy, zrównoważony oraz szybki i tani. Konkretne numery wersji zmieniają się co kilka miesięcy, dlatego w tabeli podajemy nazwy rodzin, a nie wersji.
Dla polskiej firmy ważna jest ostatnia kolumna. Te same modele mogą przetwarzać dane w UE albo poza nią, zależnie od tego, przez którą usługę i w jakiej konfiguracji z nich korzystasz. Stan opisany w tabeli dotyczy października 2026 r.
| Dostawca | Warianty modeli | Gdzie dostępne | Przetwarzanie danych w UE |
|---|---|---|---|
| OpenAI | Modele GPT: od najmocniejszych po szybkie i tanie | ChatGPT i API OpenAI, Microsoft Foundry (Azure), Amazon Bedrock | OpenAI oferuje przechowywanie danych w Europie dla ChatGPT Enterprise, Edu i API (od lutego 2025 r.); w Azure – wdrożenia Data Zone EU |
| Anthropic | Claude Fable (najmocniejszy), Opus (polecany do większości zadań), Sonnet (zrównoważony), Haiku (szybki i tani) | Claude i API Anthropic, Amazon Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry, opcjonalnie w Microsoft Copilot i Copilot Studio | Regionalne punkty dostępu w Amazon Bedrock i Google Cloud; w Microsoft Copilot i Copilot Studio przetwarzanie poza granicą danych UE |
| Od najmocniejszych modeli rozumujących, czyli analizujących problem w kilku krokach, przez Gemini Pro po szybsze i tańsze Flash i Flash-Lite | Aplikacja Gemini i Gemini API, Google Cloud, Google Workspace | W Google Cloud punkt dostępu dla UE i regiony europejskie, np. w Niemczech, Francji i Holandii |
Zanim porównasz jakość odpowiedzi, ustal, co jest dla Ciebie ważne. Inne cechy liczą się przy asystencie dla pracowników, inne przy masowym odczycie faktur zagranicznych, a jeszcze inne przy analizie umów.
Jedno pojęcie warto znać: okno kontekstu. To ilość tekstu, którą model może jednocześnie wziąć pod uwagę, np. cała umowa z załącznikami. Wszystkie trzy rodziny mają dziś okna wystarczające dla typowych dokumentów firmowych, ale różnice wychodzą przy bardzo długich zbiorach dokumentów.
Przy korzystaniu przez API płacisz za tokeny, czyli kawałki tekstu, mniej więcej fragmenty słów. Osobno liczy się tekst wysłany do modelu i tekst, który model odpowiada. Odpowiedź jest zwykle kilka razy droższa za token.
Różnice między wariantami jednej rodziny są duże. W cenniku Anthropic z października 2026 r. najmocniejszy Claude (Fable) kosztuje 10 USD za milion tokenów wejściowych i 50 USD za milion tokenów odpowiedzi. Opus, polecany przez Anthropic do większości zadań, kosztuje 4 i 20 USD. Najmniejszy Haiku przy krótszych zapytaniach kosztuje odpowiednio 0,10 USD i 0,50 USD.
Przykład: firma przetwarza 2 000 dokumentów miesięcznie. Załóżmy, że każdy to ok. 3 000 tokenów, a odpowiedź modelu – ok. 500 tokenów. Daje to 6 mln tokenów wejściowych i 1 mln tokenów odpowiedzi miesięcznie.
Najmocniejszy model kosztowałby wtedy 6 × 10 + 1 × 50 = 110 USD miesięcznie, a Opus 6 × 4 + 1 × 20 = 44 USD. Najmniejszy kosztowałby 6 × 0,10 + 1 × 0,50 = 1,10 USD. Przy takiej skali koszt modelu jest mały w porównaniu z kosztem wdrożenia i pracy ludzi. Różnica zaczyna ważyć przy setkach tysięcy dokumentów albo przy agentach, które przy każdej sprawie wielokrotnie odpytują model.
Ranking modeli mówi, który jest najlepszy na cudzych zadaniach. O Twoich zadaniach powie Ci tylko test na Twoich dokumentach.
Publiczne rankingi modeli pokazują wyniki na zadaniach, które przygotował ktoś inny. Nie powiedzą Ci, jak model poradzi sobie z Twoimi umowami, Twoim słownictwem branżowym i Twoimi wyjątkami. Dlatego decyzję warto oprzeć na własnym teście.
Test dwóch–trzech modeli na jednym procesie zajmuje zwykle kilka tygodni, z czego najwięcej czasu pochłania przygotowanie przykładów i ocena wyników. Kroki opisujemy poniżej.
Tabela poniżej pokazuje, od czego zacząć w najczęstszych sytuacjach w średniej firmie. To punkt wyjścia do testu, a nie ostateczna rekomendacja. Przy danych szczególnie wrażliwych, np. medycznych, rozważ też model uruchamiany na własnych serwerach, choć jest to droższe w utrzymaniu.
| Sytuacja | Rozsądny punkt wyjścia | Na co uważać |
|---|---|---|
| Asystent dla pracowników w firmie na Microsoft 365 | Microsoft Copilot; model dobiera Microsoft | Włączenie modeli Claude oznacza przetwarzanie danych poza granicą danych UE |
| Asystent dla pracowników w firmie na Google Workspace | Gemini wbudowane w Workspace | Zakres funkcji zależy od planu Workspace |
| Analiza długich umów i dokumentacji | Test Claude i GPT na tych samych dokumentach | Model musi wskazywać fragment, na którym oparł wniosek |
| Masowe, proste zadania, np. przypisywanie maili do działów | Najmniejsze i najtańsze warianty każdej rodziny | Sprawdź jakość na nietypowych mailach, nie tylko na typowych |
| Agent w Copilot Studio | Modele domyślne Copilot Studio | Wybór modelu Anthropic wymaga zgody administratora i decyzji o danych |
| Własne rozwiązanie w chmurze Azure, AWS lub Google | Modele dostępne w Twojej chmurze, w konfiguracji z przetwarzaniem w UE | Wdrożenia globalne mogą przetwarzać dane poza UE |
Dla większości średnich firm najprostszy jest jeden główny dostawca. Upraszcza to umowy, kontrolę kosztów, szkolenia i zasady bezpieczeństwa. Drugi model warto dodać wtedy, gdy test pokaże wyraźną przewagę w konkretnym zadaniu albo gdy masowe zadania można powierzyć tańszemu wariantowi.
Niezależnie od liczby modeli projektuj rozwiązanie tak, żeby model dało się wymienić bez przebudowy procesu. Pomagają w tym usługi chmurowe, które oferują modele kilku dostawców w ramach jednej umowy. Przykładem są Microsoft Foundry z modelami OpenAI i Claude oraz Amazon Bedrock z modelami Claude i OpenAI.
Przy kilku modelach potrzebne są jasne zasady: który proces korzysta z którego modelu, kto testuje nowe wersje i kto zatwierdza zmianę. Bez tego każdy dział wybiera po swojemu, a koszty i ryzyka trudno kontrolować.
Te błędy wynikają zwykle z pośpiechu albo z zaufania do jednej prezentacji. Każdy z nich da się uniknąć dzięki testowi opisanemu wyżej.
Powiązane wątki w bazie wiedzy
FAQ
Pytania, które pojawiają się zwykle po pierwszym porównaniu modeli.
O tej stronie
Źródła
O autorze
Kacper Włodarczyk
CEO ALGORCOMP
Specjalizuje się we wdrożeniach Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Power Platform (Power Automate, Power Apps, SharePoint) oraz agentów AI dla średnich firm B2B w Polsce. Prowadzi dziesiątki projektów z zakresu strategii AI, governance Power Platform, automatyzacji obiegu dokumentów i procesów sprzedażowych. W publikacjach koncentruje się na praktycznych aspektach wdrożeń AI w organizacjach — od pierwszego POC do skalowania na całą firmę, ze szczególnym uwzględnieniem bezpieczeństwa danych, zgodności (RODO, NIS2, AI Act) i zwrotu z inwestycji.
Poznaj zespółNa bezpłatnej konsultacji pomożemy zaplanować test porównawczy na Twoich dokumentach i ustalić wymagania dotyczące przetwarzania danych. Dokładną wycenę przygotujemy po tej rozmowie.
Wyróżnione
Czym jest Claude Mythos, kto może z niego korzystać, czego nauczyło czerwcowe zawieszenie dostępu i co średnia firma powinna zmienić w swoim bezpieczeństwie.
Czym zajmuje się vCISO, czego wymaga od firm nowa ustawa o krajowym systemie cyberbezpieczeństwa, kiedy taki model się opłaca, a kiedy lepszy jest etat lub dobry dostawca IT.
Porównanie zewnętrznego i etatowego szefa bezpieczeństwa informacji: co mówi ustawa o KSC, jak policzyć koszty obu modeli i kiedy który z nich ma sens.
Autor: Kacper Włodarczyk, CEO ALGORCOMP