前言

今天我們要深入探討三個模型上的差異，可以針對其應用場景選擇自己適合的這樣在未來開發上以及使用上
比較不會因為這樣對模型有錯誤的理解

model

Claude 家族（Anthropic）

Claude 是由 Anthropic 開發的大型語言模型，以其出色的對話能力和安全性著稱。

1. 優勢

• 優秀的中文理解和生成能力
• 強調 AI 安全性和有用性
• 擅長複雜推理和分析
• 支援長文本處理

2. 種類(未來可能會不一樣或出新的模型)

• Claude 3 Haiku（輕量級、快速）
• Claude 3 Sonnet（平衡型）
• Claude 3.5 Sonnet（增強版）
• Claude 3 Opus（最強性能）

Llama 家族(Meta)

Llama 是 Meta 開發的開源大型語言模型，在開源社群中廣受歡迎

1. 優勢

• 開源模型，透明度高
• 優秀的程式碼生成能力
• 多語言支援
• 成本效益佳

2. 種類(未來可能會不一樣或出新的模型)

• Llama 3.1 8B（輕量級）
• Llama 3.1 70B（高性能）
• Code Llama（專為程式碼優化）

Titan 家族（AWS）

Titan 是 AWS 自主開發的語言模型，專為 AWS 生態系統優化。

1. 優勢

• 與 AWS 服務深度整合
• 針對企業應用優化
• 支援文本生成和嵌入向量
• 資料隱私保障

3. 種類(未來可能會不一樣或出新的模型)

• Titan Text G1 - Express
• Titan Text G1 - Lite
• Titan Embeddings G1 - Text

性能比較

使用成本比較(這裡用 python 展示)

# 每1M tokens 的大致成本（輸入/輸出）
pricing_comparison = {
    "Claude 3.5 Sonnet": {"input": 3.00, "output": 15.00},
    "Claude 3 Haiku": {"input": 0.25, "output": 1.25},
    "Llama 3.1 70B": {"input": 0.65, "output": 0.80},
    "Llama 3.1 8B": {"input": 0.15, "output": 0.20},
    "Titan Text Express": {"input": 0.20, "output": 0.60}
}

# 成本效益計算範例
def calculate_cost(model, input_tokens, output_tokens):
    input_cost = (input_tokens / 1000000) * pricing_comparison[model]["input"]
    output_cost = (output_tokens / 1000000) * pricing_comparison[model]["output"]
    return input_cost + output_cost

# 範例：處理 1000 個輸入 tokens，生成 500 個輸出 tokens
for model in pricing_comparison:
    cost = calculate_cost(model, 1000, 500)
    print(f"{model}: ${cost:.4f}")

使用場景

Claude 適用場景

• 內容創作與編輯：文章寫作、翻譯、摘要
• 複雜分析任務：數據分析、研究報告
• 對話系統：客服機器人、教育輔助
• 程式碼審查：代碼分析、優化建議

Llama 適用場景

-程式開發：代碼生成、除錯、重構
-開源專案：需要模型透明度的應用
-多語言應用：國際化產品開發
-成本敏感型應用：大量處理任務

Titan 適用場景

• 企業內部系統：與 AWS 服務整合
• 嵌入向量生成：搜尋、推薦系統
• 快速原型開發：概念驗證階段
• 合規要求高的應用：金融、醫療領域

效能比較 (程式碼展示)

import boto3
import json
import time
from typing import Dict, Any

class BedrockModelComparison:
    def __init__(self):
        self.bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
        self.models = {
            'claude': 'anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0',
            'llama': 'meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0',
            'titan': 'amazon.titan-text-express-v1'
        }
    
    def invoke_claude(self, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
        body = {
            "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
            "max_tokens": 1000,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
        }
        
        start_time = time.time()
        response = self.bedrock.invoke_model(
            modelId=self.models['claude'],
            body=json.dumps(body)
        )
        end_time = time.time()
        
        result = json.loads(response['body'].read())
        return {
            'content': result['content'][0]['text'],
            'response_time': end_time - start_time,
            'input_tokens': result['usage']['input_tokens'],
            'output_tokens': result['usage']['output_tokens']
        }
    
    def invoke_llama(self, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
        body = {
            "prompt": f"<|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n",
            "max_gen_len": 1000,
            "temperature": 0.7
        }
        
        start_time = time.time()
        response = self.bedrock.invoke_model(
            modelId=self.models['llama'],
            body=json.dumps(body)
        )
        end_time = time.time()
        
        result = json.loads(response['body'].read())
        return {
            'content': result['generation'],
            'response_time': end_time - start_time,
            'input_tokens': result.get('prompt_token_count', 0),
            'output_tokens': result.get('generation_token_count', 0)
        }
    
    def invoke_titan(self, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
        body = {
            "inputText": prompt,
            "textGenerationConfig": {
                "maxTokenCount": 1000,
                "temperature": 0.7
            }
        }
        
        start_time = time.time()
        response = self.bedrock.invoke_model(
            modelId=self.models['titan'],
            body=json.dumps(body)
        )
        end_time = time.time()
        
        result = json.loads(response['body'].read())
        return {
            'content': result['results'][0]['outputText'],
            'response_time': end_time - start_time,
            'input_tokens': result.get('inputTextTokenCount', 0),
            'output_tokens': result.get('results', [{}])[0].get('tokenCount', 0)
        }
    
    def compare_models(self, prompt: str):
        """比較三個模型的表現"""
        print(f"測試提示詞：{prompt}\n")
        print("="*80)
        
        # Claude 測試
        try:
            claude_result = self.invoke_claude(prompt)
            print(f"📝 Claude 3.5 Sonnet")
            print(f"回應時間: {claude_result['response_time']:.2f}秒")
            print(f"Tokens: {claude_result['input_tokens']} → {claude_result['output_tokens']}")
            print(f"回答: {claude_result['content'][:200]}...")
            print("-"*40)
        except Exception as e:
            print(f"❌ Claude 調用失敗: {e}")
        
        # Llama 測試
        try:
            llama_result = self.invoke_llama(prompt)
            print(f"🦙 Llama 3.1 70B")
            print(f"回應時間: {llama_result['response_time']:.2f}秒")
            print(f"Tokens: {llama_result['input_tokens']} → {llama_result['output_tokens']}")
            print(f"回答: {llama_result['content'][:200]}...")
            print("-"*40)
        except Exception as e:
            print(f"❌ Llama 調用失敗: {e}")
        
        # Titan 測試
        try:
            titan_result = self.invoke_titan(prompt)
            print(f"⚡ Titan Text Express")
            print(f"回應時間: {titan_result['response_time']:.2f}秒")
            print(f"Tokens: {titan_result['input_tokens']} → {titan_result['output_tokens']}")
            print(f"回答: {titan_result['content'][:200]}...")
        except Exception as e:
            print(f"❌ Titan 調用失敗: {e}")

# 使用範例
if __name__ == "__main__":
    comparator = BedrockModelComparison()
    
    # 測試不同類型的任務
    test_cases = [
        "請解釋機器學習中的過擬合問題，並提供解決方案。",
        "用 Python 寫一個快速排序算法，並加上註解。",
        "分析電商網站用戶流失的可能原因，並提出改善建議。"
    ]
    
    for i, test_case in enumerate(test_cases, 1):
        print(f"\n📊 測試案例 {i}")
        comparator.compare_models(test_case)
        print("\n" + "="*80 + "\n")

成本考量策略(根據不同 caes 選擇模型)

# 成本優化策略範例
def choose_model_by_cost_and_quality(task_type, budget_per_1k_requests):
    """根據任務類型和預算選擇最適合的模型"""
    
    strategies = {
        "high_quality_low_volume": {
            "model": "Claude 3.5 Sonnet",
            "use_case": "重要文件、深度分析"
        },
        "balanced": {
            "model": "Llama 3.1 70B", 
            "use_case": "日常對話、程式開發"
        },
        "high_volume_low_cost": {
            "model": "Titan Text Express",
            "use_case": "大量處理、快速回應"
        }
    }
    
    if budget_per_1k_requests > 50:
        return strategies["high_quality_low_volume"]
    elif budget_per_1k_requests > 10:
        return strategies["balanced"]
    else:
        return strategies["high_volume_low_cost"]

監控優化

import logging
from datetime import datetime
import pandas as pd

class ModelPerformanceTracker:
    def __init__(self):
        self.metrics = []
        
    def log_request(self, model_name, prompt_type, response_time, 
                   input_tokens, output_tokens, cost):
        """記錄請求指標"""
        self.metrics.append({
            'timestamp': datetime.now(),
            'model': model_name,
            'prompt_type': prompt_type,
            'response_time': response_time,
            'input_tokens': input_tokens,
            'output_tokens': output_tokens,
            'cost': cost,
            'tokens_per_second': output_tokens / response_time if response_time > 0 else 0
        })
    
    def generate_report(self):
        """生成效能報告"""
        if not self.metrics:
            return "No data available"
            
        df = pd.DataFrame(self.metrics)
        
        report = f"""
        📊 模型效能報告
        ==================
        
        平均回應時間：
        {df.groupby('model')['response_time'].mean().round(2).to_string()}
        
        平均成本（每次請求）：
        {df.groupby('model')['cost'].mean().round(4).to_string()}
        
        平均生成速度（tokens/秒）：
        {df.groupby('model')['tokens_per_second'].mean().round(2).to_string()}
        """
        
        return report

相關資源參考

aws 模型 support 狀況
antropic 官方檔案
llama 相關檔案