在 Amazon Bedrock 中为特定任务选择模型时，您应评估三个主要因素：任务类型、各模型的优势以及成本或集成需求等实际考量。Claude、Jurassic 和 Titan 各有所长，因此根据您的需求来匹配其能力至关重要。例如，Claude（来自 Anthropic）专为复杂的语言任务设计，Jurassic（来自 AI21 Labs）专注于代码和结构化数据，而 Titan（亚马逊的模型）则与 AWS 服务紧密集成，适用于常见的商业用例。首先，确定您的任务是涉及自然语言生成、代码生成还是与 AWS 工具集成。
对于语言中心型任务，如摘要、创意写作或聊天机器人，Claude 通常是最佳选择。它能处理细微的指令，并生成连贯、类似人类的文本，尤其适用于开放式场景。例如，如果您正在构建一个需要自然对话的客户支持聊天机器人，Claude 在长对话中保持上下文的能力使其非常适合。另一方面，Jurassic 非常适合涉及代码生成、数据解析或技术内容的任务。如果您需要自动生成 API 文档或将自然语言转换为 SQL 查询，Jurassic 的结构化输出能力可以节省时间。Titan 针对 AWS 生态系统进行了优化，非常适合搜索、推荐或文档处理——例如从存储在 S3 中的日志中提取关键词，或增强电子商务应用中的产品描述。
成本、延迟和定制性等实际因素也会影响决策。Claude 在大规模部署中成本可能较高，但对于复杂的语言任务提供更优质的服务。Titan 可能对于高吞吐量、重复性工作流（如标记数千张产品图片）更具成本效益。Bedrock 的统一 API 允许您以最少的代码更改测试多个模型。例如，您可以使用 Claude 和 Titan 原型化文本摘要功能，比较输出质量和响应时间。此外，检查模型是否支持微调：Titan 可能更易于对 AWS 中心型数据进行定制，而 Jurassic 可能更适合代码相关的模式。在最终确定使用某个模型之前，务必使用 Bedrock 的 API 进行小规模试用以验证您的选择。