Uma das discussões mais comuns atualmente no universo da Inteligência Artificial gira em torno de uma pergunta aparentemente simples: qual é a melhor LLM?
GPT-5? Claude? Gemini? DeepSeek? Qwen?
Embora essa pergunta seja bastante popular, acredito que ela parte de uma premissa equivocada. Em arquiteturas de IA mais maduras, a questão raramente é qual modelo é o melhor de forma absoluta. A pergunta mais relevante é: qual modelo é mais adequado para cada parte do sistema?
Vejo muitas empresas tentando resolver todos os seus problemas utilizando uma única LLM acompanhada de um prompt gigantesco. À primeira vista, essa abordagem parece simples. No entanto, conforme a complexidade aumenta, surgem problemas previsíveis: custos elevados, maior latência, dificuldades de manutenção, desperdício de contexto e respostas cada vez menos consistentes.
O motivo é simples. Nem toda tarefa exige o mesmo tipo de capacidade cognitiva.
