Какая модель Claude тянет большие массивы арбитражных данных без потери логики

Какая модель Claude тянет большие массивы арбитражных данных без потери логики

Если у тебя в таблице не 50 строк, а выгрузка из трекера, CRM, сплита и антидетекта, модель надо выбирать не по «умности», а по устойчивости к шуму. На длинных массивах важны 3 вещи: удержание контекста, точность агрегации, стабильность на повторном прогоне.

Claude Opus лучше держит сложные связи: находит аномалии в связках крео → преленд → апрув, не теряет цепочку при нескольких слоях фильтров. Sonnet обычно быстрее и дешевле в рутине: сводки, кластеризация офферов, первичная разметка трафика, разбор логов по шаблону. Haiku годится для черновой чистки и простых тегов, но на длинных данных чаще режет смысл и требует перепроверки.

Рабочая схема простая: — сначала Haiku для грубой нормализации; — потом Sonnet для группировки и поиска паттернов; — Opus для финального вывода, где нужен decision-making по ROI, капе и связкам. Такой пайплайн снижает стоимость обработки и не убивает качество на последнем шаге. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Ключевая ошибка — пихать в одну задачу весь массив разом. Лучше дробить по сущностям: крео отдельно, гео отдельно, воронка отдельно, потом собирать вывод через финальный промпт. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.