# Melyik AI-modellt használd az egyes feladatokhoz, és hogyan kerülheted el a túlfizetést?

> Modellek feladatok szerint: GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Fable 5.1, Sonnet 5, GPT-6 Luna. Hivatalos árak 2026.09.23-án, valamint olcsó modellek háttérfeladatokhoz: Hermes.

Source: https://ailoot.ai/blog/hu/ai-model-for-each-task/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/hu/ai-model-for-each-task/
Language: hu
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-159
Revision: sha256-0859b22c335b75c03ac82a471ae1809278339d6c4aae3e20ad7209217f50a6b5


Röviden: a gondolkodást bízd egy erős modellre, a végrehajtást pedig egy egyszerűbbre. A tervezést és az összetett döntéseket add egy csúcsmodellnek (GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 vagy Claude Opus 5.5), a kész terv alapján dolgozz egy középkategóriás modellel, a rutinfeladatokat és a háttérben futó ügynökhívásokat pedig bízd a legolcsóbb, azokat kezelni képes modellre. Közben ellenőrizd az eredményt: minél olcsóbb a modell, annál alaposabban kell átnézned a munkáját; különben az utómunka felemészti a megtakarítást.

Az alábbi „feladat → modell” táblázatot az eredeti szerző tette közzé egy nyílt tárhelyen 2026. szeptember 23-án. A fő modellek a saját, munkatapasztalaton alapuló választásai. A táblázathoz nem végeztek összehasonlító tesztet, és más feladatokra nem garantálhatók ugyanezek az eredmények. Az olcsóbb lehetőségek többségét nyilvános rangsorok és a fejlesztők ajánlásai alapján választottam; az Opus 5.5 kódoláshoz való választása szintén a tapasztalatomon alapul. Az eredeti anyagban szereplő árakat az OpenAI és az Anthropic hivatalos oldalai alapján ellenőrizték 2026.09.23-án.

Az Ailoot használatával kapcsolatos további útmutatásért lásd a [dokumentációt](https://ailoot.ai/docs/).



## Miért drága mindent egyetlen modellel végezni?

Ha API-n keresztül fizetsz a tokenekért, minden csúcsmodellen futtatott feladat a csúcsmodell árán kerül, akkor is, ha egy egyszerűbb modell is elég lett volna. Előfizetés esetén vedd figyelembe a csomagod és a választott modelled korlátait: ellenőrizd őket a csomag oldalán. Ha arra vagy kíváncsi, hogyan működnek a Claude-előfizetések korlátai, és mi meríti ki őket, olvasd el a külön cikket: [Hogyan ne merítsd ki a Claude Code korlátait egy nap alatt](https://ailoot.ai/blog/hu/claude-code-token-limits-saving/). Ez a cikk arról szól, hogyan válassz modellt egy konkrét feladathoz.

Hivatalos API-árak 1 millió tokenenként, 2026.09.23-án:

| Modell | Bemenet | Kimenet | Mire készült |
|------------------|-------|-------|---------------------------------------------|
| GPT-6 Astra | \$10 | \$50 | a legnehezebb feladatokra |
| Claude Fable 5.1 | \$10 | \$50 | összetett gondolkodásra és hosszan futó ügynöki munkára |
| Claude Opus 5.5 | \$4 | \$20 | a legtöbb feladatra, az Anthropic ajánlása szerint |
| GPT-6 Sol | \$2 | \$10 | összetett kódolásra és ügynöki forgatókönyvekre |
| Claude Sonnet 5 | \$2 | \$10 | a sebesség és az intelligencia egyensúlyára |
| Claude Haiku 4.5 | \$1 | \$5 | a Claude leggyorsabb modellje |
| GPT-6 Luna | \$0,1 | \$0,5 | nagy mennyiségű, ismétlődő feladatra |

Vegyünk egy elképzelt ügynöki futást: 100 ezer bemeneti tokennel és 10 ezer kimeneti tokennel. Ez az alapárakkal végzett számítási példa nem tartalmaz gyorsítótárazást, és nem egy valós feladat mérése. Egy ilyen futás körülbelül \$1,5-ba kerül GPT-6 Astra vagy Fable 5.1 modellel, \$0,6-ba Opus 5.5-tel, \$0,3-ba Sonnet 5-tel vagy GPT-6 Sol-lal, \$0,15-ba Haiku 4.5-tel, és \$0,015-ba GPT-6 Luna modellel. Ebben a számításban a csúcsmodell és a legolcsóbb modell ára százszoros különbséget mutat. Ha a saját tokenmennyiségeid alapján szeretnéd kiszámolni egy ilyen futás költségét, lásd: [Hogyan számítsd ki az API-tokenek használatát](https://ailoot.ai/blog/hu/api-token-usage-calculation/).

Két megjegyzés az árakról. A GPT-6 modelleknél a 272 ezer bemeneti tokent meghaladó kérések teljes egészére magasabb díj vonatkozik: a bemenetért a normál díj kétszeresét, a kimenetért másfélszeresét kell fizetni. A batch kérések ára az OpenAI-nál és az Anthropicnál is a normál ár fele.

## A szabály: gondolkodj erős modellel, hajtsd végre olcsóval

A további munka a tervtől függ, ezért a tervezésen nem spórolok, és a legerősebb modellt használom. Egy egyszerűbb modell a kész terv alapján írhat, adatokat gyűjthet, átnevezheti a csevegéseket, és tömörítheti a beszélgetéseket.

Modellválasztáskor három további szabályt is követek:

1.  **Minél olcsóbb a modell, annál alaposabban kell ellenőrizned a munkáját.** Az átnézés a te idődet is igénybe veszi.
2.  **A kész eredmény árát hasonlítsd össze, ne egyetlen kérését.** Az Opus 5.5 például bemeneti és kimeneti tokenenként is 2,5-szer olcsóbb a Fable 5.1-nél. Ha az utómunka miatt az Opus egy feladathoz háromszor annyi bemeneti és kimeneti tokent használ, végül többe kerülhet. Az ellenőrzésre fordított időd a tokeneken felüli költség. A [Melyik AI-ügynök olcsóbb: egy megoldott feladat költsége](https://ailoot.ai/blog/hu/ai-agent-cost-per-solved-task/) című cikk bemutatja, hogyan számítsd ki az eredmény költségét.
3.  **Ha egy modell nem válik be, próbálj ki egy másikat.** Nincs egyetlen minden helyzetben győztes modell; mindegyiknek megvannak az erősségei és korlátai.

A modell kiválasztása csak az egyik része az AI-ügynökkel végzett munkának.



## Táblázat: feladat → modell

A „fő modell” oszlopban azok a modellek szerepelnek, amelyeket én magam használok. A következő oszlop alternatívákat sorol fel; ezek többségét nyilvános rangsorok és a fejlesztők ajánlásai alapján választottam. A kódoláshoz használt Opus 5.5-öt is személyes tapasztalat alapján választottam. Az olcsóbb modell eredményét alaposabban ellenőrizd. A rutinmunkára ajánlott lehetőségek eltérő fizetési konstrukciókat használnak, ezért ez a választás nem feltétlenül kerül kevesebbe.

| Feladat | Fő modell | Alternatíva |
|----|----|----|
| Stratégia és tervek | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol |
| Kód | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
| Írás és az AI-stílus eltávolítása | GPT-6 Astra | Claude Sonnet 5 |
| Számok és pénzügyek | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
| Keresés és kutatás | Claude Sonnet 5 | GPT-6 Luna |
| Feldolgozók és rutinfeladatok | Kimi K3 (Kimi Code-előfizetés) | DeepSeek Flash (API) |

**Stratégia és tervek.** A terv hibája a későbbi lépésekre is átterjedhet. Ehhez a legerősebb modellt használom. A GPT-6 Sol olcsóbb lehetőség: az OpenAI összetett kódolásra és ügynöki forgatókönyvekre pozicionálja.

**Kód.** Kódoláshoz a Fable 5.1-et használom. Az Anthropic azonban azt ajánlja, hogy a legtöbb feladatnál az Opus 5.5-tel kezdjünk, a Fable 5.1-et pedig összetett gondolkodást igénylő, hosszan futó ügynöki munkához, illetve akkor használjuk, ha az Opus magas szintű gondolkodással sem tudja kezelni a feladatot. API-n keresztül az Opus 5.5 2,5-szer olcsóbb; tapasztalatom szerint a vele végzett munka is kevesebbe kerül. Ha már kész a terv, egy olcsóbb modell is megírhatja annak alapján a kódot. A két csúcsmodell kódolási célú részletes összehasonlítását lásd itt: [GPT-6 Astra vagy Claude Fable 5.1: melyiket válaszd?](https://ailoot.ai/blog/hu/gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-1/).

**Írás.** Ha a szöveg ügyfélnek készül, erős modellt használok. A Sonnet 5 olcsóbb lehetőség: az Anthropic szerint ez kínálja a sebesség és az intelligencia legjobb egyensúlyát. A kimenetét alaposabban ellenőrizd.

**Számok és pénzügyek.** Itt is erős modellt használok. Ez a munkatapasztalaton alapuló választásom, nem összehasonlító teszt eredménye. Az erős modell sem teszi feleslegessé az ellenőrzést: vesd össze a számokat az elsődleges forrással. Ne küldj pénzügyi vagy személyes adatokat olyan ingyenes csomagokba, amelyek feltételei megengedik az adataid felhasználását.

**Keresés és kutatás.** Egyszerű feladatokhoz és kereséshez Sonnet 5-öt használok; ez a saját tapasztalatomon alapul. A GPT-6 Luna olcsóbb lehetőség: az OpenAI nagy mennyiségű, ismétlődő feladatra pozicionálja.

**Rutinfeladatok.** A rutinfeladatok gyakran ismétlődnek, ezért az egyes futások költsége összeadódik. Kimi Code-előfizetéssel a Kimi K3-at használom. A DeepSeek Flash API-alapú számlázással érhető el. A két megoldás fizetési konstrukciója eltérő, és hogy melyik olcsóbb, az a felhasználási mennyiségedtől függ.

## Amin nem spórolok

Ezek a szabályok a saját gyakorlatomon alapulnak. Összehasonlító vizsgálattal nem teszteltem őket.

- **Tervezés és architektúra.** A terv hibája a későbbi lépésekre is átterjedhet.
- **Számok és pénzügyek.** Itt erős modellt használok, és a számokat akkor is ellenőrzöm az elsődleges forrással.
- **Az eredmény ellenőrzése.** Minél olcsóbb modell végezte el a feladatot, annál alaposabban kell ellenőrizned a munkáját.

A beszélgetés tömörítése határozza meg, mire emlékszik az ügynök egy hosszú beszélgetésből, egy túl gyenge modell pedig elveszítheti a fontos információkat. A tömörítést rábízhatod egy olcsó modellre, de a minőségét a saját feladataidon ellenőrizd.

## Hogyan állítsd át a Hermes Agent háttérfeladatait olcsó modellre

A fő munkája mellett az ügynök kiegészítő feladatokat is végez: csevegéscímeket talál ki, hosszú beszélgetéseket tömörít, képeket elemez, és eldönti, hogy egy parancs automatikusan jóváhagyható-e. A [Hermes Agent](https://ailoot.ai/blog/hu/hermes-agent-install-setup/) ezeket auxiliary feladatokként jelöli. Alapértelmezés szerint mindegyik `auto` értékre van állítva: a fő modelled kezeli őket. Ha a fő modelled csúcsmodell, és API-n keresztül fizetsz, a kiegészítő feladatokat is a csúcsmodell díján számlázzák.

A `smart` módban végzett parancsjóváhagyáshoz a Hermes dokumentációja olcsó, gyors modellt ajánl, és pazarlásnak nevezi drága modellek használatát. A kontextus tömörítéséhez és a weboldalak összefoglalásához – vagyis rövid ismertetéséhez – szintén gyors modellt javasol egy drága gondolkodó modell helyett.

**Lépések:**

1.  Előre csatlakoztass egy olcsó modell szolgáltatóját egy kulccsal. A Hermes dokumentációja szerint, ha kulcs nélküli szolgáltatót rendelsz egy feladathoz, a rendszer az alapértelmezett lehetőségre vált, és figyelmeztetést ír az `agent.log` naplóba. `auto` módban, ha a fő modell nem tudja elvégezni a feladatot, és nincs beállítva tartalék lánc, a Hermes figyelmeztetés mellett kihagyja a feladatot, és nem vált át másik csatlakoztatott szolgáltatóra.
2.  Nyisd meg a Hermes webes paneljét, és navigálj ide: **Models → Model Settings → Auxiliary tasks → Configure**. A kívánt feladat sorában (például Compression, Title Gen, Vision) kattints a **Change** gombra, válassz szolgáltatót és modellt, majd kattints a **Switch** gombra. A Hermes dokumentációja ehhez egy **Show auxiliary** gombot nevez meg; a címkék verziótól függően eltérhetnek.
3.  Vagy add meg ugyanezeket a beállításokat a `~/.hermes/config.yaml` fájlban. Példa a Hermes dokumentációjából: képelemzés (vision) gyors modellel.

[Keressen eszközhasználati útmutatókat az Ailoot dokumentációjában](https://ailoot.ai/docs/)

A csevegéscímekhez a dokumentáció egy gyors modell rögzítését vagy az `auxiliary.title_generation.prefer_fast_model: true` beállítását javasolja; ekkor a Hermes gyors modellt választ a szolgáltatód kínálatából.

4.  Nyiss meg egy **új** munkamenetet. A modellváltoztatások csak az új munkamenetekre érvényesek; a már megnyitott csevegések a régi beállításokkal futnak tovább. Ha kézzel szerkesztetted a `config.yaml` fájlt, de az új munkamenet nem vette át a beállítást, indítsd újra a Hermest.

**Ellenőrzés.** A feladat sorában az `auto (use main model)` helyett `provider · model` értéknek kell megjelennie. Ha továbbra is `auto` látható, a feladat még mindig a fő modellt használja. Ha minden feladatot vissza szeretnél állítani a fő modellre, kattints a **Reset all to auto** gombra.

A háttérfeladatokhoz a táblázat a GPT-6 Luna, a Gemini 3.8 Flash, a DeepSeek Flash és a Claude Haiku 4.5 modelleket sorolja fel. A már csatlakoztatott szolgáltatók közül válassz. Ha az OpenAI modelljeit ChatGPT / Codex-előfizetéses szolgáltatón keresztül kapcsolod be, és a GPT-6 Sol, illetve a GPT-6 Luna még nem szerepel a Hermes-modelljeid között, a táblázat a GPT-5.6 Sol vagy GPT-5.6 Luna használatát javasolja. Az Anthropic oldala szerint a Haiku 4.5 kivezetésére legkorábban 2026. október 15-én kerül sor. Pontos dátum nincs, ezért előtte ellenőrizd az állapotát.

## Mi nem szerepel a táblázatban?

- **Megtakarítási százalékok.** Nem mértem meg őket. A megtakarítás mértéke a feladataidtól és a választott modellektől függ.
- **Az előfizetési korlát pontos felhasználása.** A Hermes dokumentációja nem írja le pontosan, hogyan használják fel a Hermesből érkező kérések a ChatGPT-előfizetés korlátait.
- **Változatlan árak.** A modellek és csomagok változnak. Vásárlás előtt ellenőrizd a hivatalos oldalakat.

## Mit tegyél ma?

1.  Sorolj fel három vagy négy feladattípust, amelyet a leggyakrabban adsz az ügynöködnek.
2.  Mindegyiknél döntsd el: gondolkodnia kell, vagy egy kész tervet kell végrehajtania?
3.  A „gondolkodáshoz” tarts meg egy csúcsmodellt, a „végrehajtáshoz” használj egy szinttel lejjebb lévő modellt, a rutinfeladatokhoz pedig válaszd a legolcsóbb, azokat kezelni képes modellt.
4.  A Hermesben kezdd a csevegéscímekkel: ezeket a legkönnyebb olcsó modellre átállítani. Ezután állítsd át a kontextus tömörítését, és a saját hosszú beszélgetéseidben ellenőrizd, hogy az ügynök nem kezdett-e fontos információkat elfelejteni.

<div class="section" role="doc-bibliography" aria-label="Sources">

### Források

- [OpenAI – GPT-6 Astra: leírás és árak](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra.md)
- [OpenAI – GPT-6 Sol: leírás és árak](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol.md)
- [OpenAI – GPT-6 Luna: leírás és árak](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna.md)
- [Anthropic – a Claude-modellek áttekintése és árai](https://platform.claude.com/docs/en/models/overview.md)
- [Hermes Agent – modellek és kiegészítő feladatok beállítása](https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/175365345082d996ca74e9368245143c3b4c9500/website/docs/user-guide/configuring-models.md)

</div>







Ha többet szeretnél megtudni a modellekkel végzett munkáról, látogass el az [Ailootra](https://ailoot.ai/).

## Kérdések és válaszok: Melyik AI-modellt használd az egyes feladatokhoz, és hogyan kerülheted el a túlfizetést

### Az olcsóbb modell mindig olcsóbb a befejezett feladatra?

Nem. A sikertelen próbálkozásokat, a további be- és kimenetet és a felülvizsgálati időt is számold bele. Az újramunka elviheti az alacsonyabb tokenár előnyét; a feladattáblázat személyes választás, nem összehasonlító benchmark.

### Hogyan ellenőrizzem, hogy egy Hermes-segédfeladat lekerült-e a fő modellről?

A szolgáltató és modell kiválasztása után nyiss új munkamenetet, és nézd meg a feladatsort. Az auto helyett a kiválasztott szolgáltatót és modellt kell mutatnia; a meglévő munkamenet megőrizheti a régi választást.


## Ailoot · A vállalat és projektportfóliója

Az Ailoot felhalmozott működési tapasztalatra, széles ügyfélkörre, stabil szolgáltatásra és folyamatos KPI-ellenőrzésre épít.

A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.

Az Ailoot ezt a működési tapasztalatot használja az ügyfelek termékeiben, ágenseiben, alkalmazásaiban és automatizálásaiban elérhető AI-funkciók API-hozzáféréséhez.