Як ми тестували
Взяли 500 реальних діалогів з трьох ніш: салон краси (200), стоматологія (150), інтернет-магазин (150). Усі діалоги — реальні, з продакшен-проектів наших клієнтів за 2025-2026. Імена і дані анонімізовані.
Метрики: 1) точність відповідей (чи відповідає AI на саме те, що питає клієнт), 2) грамотність української, 3) tool calling success rate (як часто AI правильно викликає функції), 4) збереження контексту в діалозі 10+ повідомлень, 5) швидкість відповіді (latency), 6) вартість на 1000 діалогів.
Тестували Claude Sonnet 4 і GPT-4o (станом на квітень 2026). Обидві з однаковим промптом, однаковою базою знань. Жодних 'натягувань' під ту чи іншу модель.
Якість української мови
Claude Sonnet 4: 97% діалогів — без машинного відчуття. Лише 3% — клієнт міг здогадатися, що це AI (через занадто формальні звороти). 0% русизмів. Природна структура речень.
GPT-4o: 84% — без машинного відчуття. 11% — клієнт міг здогадатися. 3% — явні русизми ('подзвонити' замість 'зателефонувати', 'хочу' замість 'бажаю' у формальному контексті). Іноді 'переклад з англійської'.
Висновок: для бізнесу, де клієнти 'на слух' відчувають мову (б'юті, медицина, освіта) — Claude виразно кращий. Для більш утилітарних ніш (e-commerce, доставка) — різниця менш помітна.
Tool calling — критично для CRM-помічників
Tool calling — це коли AI має не просто відповісти, а виконати конкретну дію: створити запис, оновити статус, надіслати нагадування. Для бізнес-AI це основа функціоналу.
Claude Sonnet 4: 96% точність tool calling. Тобто з 100 ситуацій, коли треба викликати функцію — у 96 викликає правильно з правильними параметрами. Помилки — частіше в edge case (клієнт хоче 'наступний понеділок ввечері' — AI не завжди розуміє локальний час).
GPT-4o: 89% точність. Помилки частіші у складних запитах ('запиши на завтра, але якщо вранці зайнято — на післязавтра увечері'). Іноді викликає функцію з пустими параметрами.
Висновок: для CRM-помічників різниця у 7% — це сотні втрачених або зіпсованих записів на місяць. Claude однозначно кращий.
Робота з довгим контекстом
Claude Sonnet 4: 1М-token контекстне вікно, фактично немає обмежень на довжину діалогу. У тестах на діалогах 30+ повідомлень — пам'ятає деталі з самого початку без 'забувань'.
GPT-4o: 128K-token контекст. Для типового бізнес-діалогу достатньо. Але у довгих сесіях (10+ повідомлень з історією) починає 'забувати' деталі — клієнт згадав алергію на 2-му повідомленні, AI пропонує її продукт на 15-му.
У 2026 році це менш помітна різниця, бо більшість бізнес-діалогів короткі (3-7 повідомлень). Але для b2b з довгими переговорами або медицини зі складними кейсами — Claude виграє.
Ціна і швидкість
Claude Sonnet 4: $3 за 1М input + $15 за 1М output токенів. Швидкість: ~50-80 токенів/сек.
GPT-4o: $2.5 за 1М input + $10 за 1М output. Швидкість: ~80-120 токенів/сек.
Для 1000 типових діалогів (5-10 повідомлень кожен): Claude ~$8-12, GPT ~$6-10. Різниця у вартості — 20-30%. Для малого бізнесу — €15-25/міс різниця.
Висновок: GPT помітно дешевший і швидший. Якщо бюджет жорсткий і якість 'як в Claude' не критична — GPT раціональний вибір. Якщо кожен 5-й діалог означає продаж — Claude окупиться.
Рекомендації по нішах
Салони краси, медицина, освіта, b2b з великими чеками: Claude. Тут мовна якість і tool calling критичні.
Інтернет-магазин з типовими питаннями (де моє замовлення, статус доставки): GPT. Дешевше, для більшості сценаріїв достатньо.
Кафе, фітнес, прості сервіси: GPT-4o-mini (ще дешевший). Якість на 90% від GPT-4o при 5× нижчій ціні.
Контент-генерація (email-розсилки, описи товарів, пости): GPT. Сильніший у креативі.
Голосові помічники з транскрипцією: комбо Whisper + Claude. Whisper транскрибує, Claude формує відповідь.
У MTDK ai дефолтно ставимо Claude. Для бюджетних кейсів пропонуємо GPT-4o-mini. Для деяких задач (генерація email-нагадувань) використовуємо паралельно обидві.