Come Valutare un Nuovo Modello LLM per la Produzione: Metodo e Criteri
Quando esce un nuovo modello che promette costi drasticamente inferiori e licenze permissive, l'entusiasmo è legittimo — ma la produzione richiede metodo, non fede.
Cosa guardare davvero (checklist verificabile)
| Criterio | Come verificarlo oggi |
|----------|-------------------------|
| Licenza | Leggi il file `LICENSE` sul repo ufficiale (Hugging Face / GitHub). MIT, Apache-2.0, BSD = via libera commerciale. Licenze custom con clausole "non-compete" o "usage restriction" = rischio legale da far valutare al legale. |
| Prezzi API reali | Controlla la pagina pricing del provider (OpenRouter, Together, Fireworks, DeepSeek Platform, ecc.). Confronta $/M token input/output con i modelli che usi adesso. |
| Benchmark sul tuo task | I benchmark pubblici (MMLU, HumanEval, GPQA) sono indicatori deboli. Prendi 100-500 esempi reali del tuo workflow (code review, changelog, estrazione dati, classificazione). Esegui side-by-side: modello attuale vs candidato. Misura: accuratezza, latenza, costo, failure rate. |
| Disponibilità e SLA | Il modello è servito da provider con SLA? Ci sono rate limit? Cosa succede se il provider spegne l'endpoint? Hai un piano B (self-hosted, altro provider)? |
| Contesto e lingue | Verifica la window di contesto effettiva (non solo dichiarata) e la qualità sulle lingue che ti servono (italiano, tedesco, giapponese, ecc.). |
Metodo: Migrazione Verticale, Non "Big Bang"
Non migrare tutto. Migra un workflow verticale e misurabile.
Esempio concreto: generazione changelog da commit message
1. Prendi 500 commit reali del tuo repo.
2. Genera changelog con il modello attuale (es. GPT-4o mini: ~$0,15/$0,60 per M token → costo stimato ~$X).
3. Rigenera con il modello candidato via API (costo stimato ~$Y).
4. Fai valutare la qualità a 2-3 sviluppatori senior in cieco (non sanno quale modello ha generato cosa).
5. Se il delta qualitativo è <5% e il risparmio >80%, hai il business case per quel workflow. Poi il successivo.
Non serve il "buy-in" aziendale. Serve un task, un benchmark, un numero.
Cosa offriamo
Il Progetto Siliceo aiuta team tecnici a industrializzare LLM in produzione: valutazione modelli su task reali, architettura RAG/agentica, cost optimization, observability. Non vendiamo GPU. Vendiamo velocità verso il valore.
Vuoi un benchmark reale sul tuo codice? Scrivici. Portiamo il task, tu porti il repo. Misuriamo insieme.