Длинный контекст vs RAG: что выбрать
Практическое сравнение длинного контекста и RAG для документов, кодовых баз и внутренних знаний: где проще запуск, где лучше свежесть данных и какие trade-offs дают цена, задержка и retrieval.
Открыть →Сравнения AI
Сравниваем инструменты по задачам, цене и рискам.
Локальная модель vs API: критерии выбора
Сравнение подходов: когда брать локальную модель, а когда удалённый API. Разбираем конфиденциальность, офлайн-режим, железо, региональные ограничения, интеграции и практический workflow.
Открыть →GraphRAG vs обычный RAG: что выбрать для корпуса
GraphRAG стоит брать для корпусных вопросов и многошаговых связей. Обычный RAG проще, быстрее в запуске и лучше для прямого retrieval по чанкам с цитатами.
Открыть →AutoGen vs LangGraph для мультиагентов: что выбрать
Сравниваем AutoGen и LangGraph для мультиагентов по одинаковым критериям: статус проекта, установка, архитектура, persistence, patterns и пригодность для новых workflow на 2026-08-13.
Открыть →LangChain vs LangGraph: что выбрать для агентов
LangChain даёт более высокий уровень абстракций и быстрый старт, LangGraph — контроль, durable execution и stateful-оркестрацию. Разбираем выбор по сценариям и ограничениям.
Открыть →DeepSeek API vs OpenAI API: что выбрать
Сравнение DeepSeek API и OpenAI API по цене, контексту, tool calls, structured outputs, доступу по странам и приватности на актуальных документах от 2026-08-13.
Открыть →llama.cpp vs Ollama: что выбрать для локального LLM
Если вы выбираете между ручным inference-стеком и turnkey-CLI/API, это сравнение помогает понять, где проще старт, что с OpenAI-совместимостью и когда нужен третий вариант.
Открыть →OpenAI API vs Google Gemini API: что выбрать
Сравниваем OpenAI API и Google Gemini API по моделям, контексту, инструментам, регионам, политике данных и старту интеграции. Вердикт без маркетинга: для одних сценариев логичнее Responses API, для других — Gemini 3.6 Flash с 1M контекста.
Открыть →Perplexity vs NotebookLM для исследований: что выбрать
Perplexity лучше, если вы начинаете исследование с нуля и ищете свежие web-источники. NotebookLM сильнее, когда у вас уже есть корпус PDF, Docs, ссылок и нужен анализ только по нему.
Открыть →ChatPDF vs NotebookLM: что выбрать для работы с документами
ChatPDF и NotebookLM решают разные задачи: первый удобнее для PDF-first Q&A и API, второй — для исследовательских ноутбуков из PDF, сайтов, YouTube и Google Docs. Сравнили лимиты, цитаты, доступность и практические сценарии.
Открыть →