Scegliere quale Large Language Model alimenterà il tuo agente è una delle decisioni tecniche più importanti del progetto.
Questa scelta influisce sulle prestazioni dell’agente, sui costi di gestione e sulla prevedibilità del suo comportamento nel tempo.
Non esiste un modello migliore in assoluto. La scelta giusta dipende dai tuoi obiettivi, dal budget e dal livello di controllo che desideri sull’output.
Le squadre che prendono questa decisione in fretta spesso se ne pentono in seguito. La chiave è testare presto, definire le priorità e non vincolarsi a un solo fornitore o configurazione.
Una buona strategia LLM risponde a quattro domande principali:
- Quale modello stai usando e perché?
- Ogni quanto testerai alternative?
- Cosa conta di più per il tuo caso d’uso: velocità o potenza?
- Qual è il tuo piano di riserva se il modello fallisce o peggiora?
Vediamo ciascuno di questi punti.
Scegliere un modello significa trovare quello più adatto, non quello più famoso. Alcuni modelli sono veloci ed economici, altri più lenti ma migliori nel ragionamento complesso.
Se il tuo caso d’uso prevede interazioni brevi con i clienti, latenza e costi potrebbero essere più importanti della profondità.
Se invece servono ragionamenti articolati o riassunti dettagliati, la potenza viene prima.
Testare presto e spesso ti permette di vedere come i modelli si comportano con i tuoi dati specifici. Ogni LLM ha le sue particolarità: alcuni seguono meglio le istruzioni, altri sono più coerenti nel tono o più precisi. Puoi scoprirlo solo con esempi reali dei tuoi flussi di lavoro.
Anche pianificare un’alternativa è fondamentale. Anche le API più stabili a volte cambiano comportamento, peggiorano o smettono di funzionare. Definisci sempre un modello di backup e una regola per cambiare quando le prestazioni scendono sotto la soglia minima. (Oppure assicurati che il tuo costruttore di agenti offra un’opzione di fallback predefinita, come fa Botpress)
Da Terminal Roast, Ross, il contabile, fa i conti. Il team vuole che il loro agente gestisca semplici chat con i clienti su caffè e pasticcini senza ritardi percepibili. Dopo aver testato alcune opzioni, scelgono di usare Gemini 2.5 Flash. È veloce, economico e offre abbastanza capacità di ragionamento per conversazioni informali con i clienti.
Per il fallback, configurano il sistema in modo che passi a un modello secondario se la latenza o il tasso di errore supera la soglia stabilita. Questa scelta mantiene l’esperienza utente fluida e i costi prevedibili.
Ross osserva che, se in futuro l’agente dovrà occuparsi di compiti più complessi, potranno rivedere la scelta del modello.
Ogni decisione sul modello è anche una decisione di business. Una scelta sbagliata può raddoppiare i costi operativi o causare ritardi inutili nelle interazioni con gli utenti. Quella giusta bilancia prestazioni e costi in base all’esperienza che vuoi offrire.
La flessibilità è altrettanto importante. Evita di progettare la tua infrastruttura in modo troppo rigido su un solo modello, così cambiare in futuro non sarà un problema. Usa un livello di astrazione o un fornitore che supporti più modelli, così potrai adattarti ai cambiamenti del settore.
Questa flessibilità rende il sistema più resiliente e ti assicura di non dipendere dai piani o dai prezzi di un solo fornitore.
Per creare una vera strategia LLM, documenta tre cose:
- Il tuo modello principale e il motivo della scelta.
- Le tue soglie di prestazione e costo che ti fanno valutare un cambio.
- Il tuo modello di fallback e le regole per attivarlo.
Rivedi queste decisioni almeno ogni trimestre. Il settore LLM evolve molto rapidamente e spesso i nuovi modelli superano i vecchi a costi inferiori. Considera questa valutazione come un processo continuo, non una configurazione una tantum.
La scelta di Terminal Roast di dare priorità a velocità e prevedibilità rispetto alla potenza pura rende il loro primo lancio sostenibile. Mantiene i clienti soddisfatti, limita i costi e permette di raccogliere dati reali senza instabilità tecnica.
Questo equilibrio — scegliere il modello giusto, pianificare i cambiamenti e mantenere la flessibilità — è ciò che distingue i progetti sperimentali da quelli pronti per la produzione.
La tua strategia LLM deve sempre supportare i tuoi obiettivi di business, non imporli.
Azione: Scrivi quale modello intendi usare, cosa conta di più per il tuo caso d’uso (velocità, costo o profondità) e quale sarà la tua opzione di fallback. Rivedi queste scelte regolarmente mentre raccogli dati sull’utilizzo.
