Claude 3.5 Sonnet ha una finestra di contesto significativamente più grande di GPT-4O [1] [2]. Claude 3.5 Sonnet vanta una finestra di contesto di 200.000 tetti, mentre GPT-4O ha una finestra di contesto di 128.000 token [1]. Ciò offre a Claude 3.5 Sonnet un vantaggio nelle applicazioni che richiedono l'elaborazione di grandi volumi di testo o il mantenimento del contesto su interazioni estese [1] [2]. Ad esempio, Claude 3.5 Sonet può analizzare interi libri o set di dati in una sequenza, mentre GPT-4O potrebbe richiedere la segmentazione dell'input [1].
L'ampia finestra di contesto di Claude 3.5 Sonnet lo rende adatto a compiti come analisi dei documenti legali, ricerca accademica, assistenza clienti e gestione di grandi basi di codice [1] [2]. La finestra di contesto più ampia consente al modello di elaborare e conservare una grande quantità di informazioni su lunghe interazioni [1]. Al contrario, la finestra di contesto di GPT-4O è ancora sostanziale e sufficiente per la maggior parte dei casi d'uso, in particolare quelli che non richiedono elaborazione input estremamente grandi [1] [2].
Citazioni:
[1] https://oncely.com/blog/claude-3-5-sonnet-vs-gpt-4o-context-window-and-token-limit-2/
[2] https://kanerika.com/blogs/claude-3-5-vs-gpt-4o/
[3] https://neoteric.eu/blog/claude-3-5-sonnet-vs-gpt-4o-and-4o-mini/
[4] https://plainenglish.io/blog/anthropopic-dominates-openai-a-side-by-side-comparison-of-claude-3-5-sonnet-and-gpt-4o
[5] https://beginswithai.com/claude-3-5-sonnet/
[6] https://www.reddit.com/r/claudeai/comments/1dqj1lg/claude_35_sonnet_vs_gpt4_a_programmers/
[7] https://prompt.16x.engineer/blog/claude-sonnet-gpt4-context-window-token-limit
[8] https://www.vellum.ai/blog/claude-3-5-sonnet-vs-gpt4o
[9] https://www.reddit.com/r/claudeai/comments/1dlo1ld/claude_35_sonnet_free_context_limit_is_really/