К основному содержанию
скилл CX Codex

compare-models — скилл для Claude Code: сравнение моделей Replicate

Скилл помогает выбрать модель Replicate под задачу: прогоняет кандидатов по цене, скорости, качеству и возможностям.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add replicate/skills --skill compare-models -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает compare-models

Скилл ведёт агента по шагам: сначала собрать короткий список моделей через поиск или коллекции, потом вытянуть схему каждой модели и сравнить входы, выходы и поддерживаемые функции. Цена берётся из метаданных модели или с сайта Replicate, а качество проверяется одинаковыми промптами на нескольких кандидатах.

Скорость смотрится по metrics.predict_time на завершённых предсказаниях. Официальные модели всегда прогреты, у community-моделей бывает холодный старт. Оплата тоже разная: у официальных цена за запуск предсказуема, community-модели считают по времени GPU. Поэтому после пары тестовых прогонов стоит заглянуть в поле metrics и посмотреть фактическую стоимость.

Внутри есть разбор компромиссов: дешёвые distilled-модели медленнее и слабее по качеству, быстрые официальные или turbo-варианты дороже за запуск, а максимум контроля дают модели с ControlNet, масками или референсными изображениями — ценой более сложного ввода. Для промптинга скилл отсылает к соседним prompt-images и prompt-videos. Если community-модель подходит, а официальной замены нет, в тексте советуют сделать deployment ради стабильного аптайма.

Какие задачи решает

  • собрать короткий список моделей Replicate под задачу
  • сравнить цену за запуск у официальной и community-модели
  • замерить реальное время инференса по metrics.predict_time
  • проверить одинаковые промпты на нескольких моделях и сравнить вывод
  • выбрать модель с нужными входами: маски, референсы, соотношения сторон

Примеры запросов агенту

  • сравни модели Replicate для генерации изображений по цене и скорости
  • прогони один и тот же промпт через три модели и покажи разницу в качестве
  • какие community-модели подойдут вместо официальной и сколько будет стоить запуск

Как установить compare-models

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add replicate/skills --skill compare-models -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/compare-models/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/compare-models/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о compare-models

Как установить compare-models в Claude?

Выполните npx skills add replicate/skills --skill compare-models -a claude-code. Скилл встанет в ~/.claude/skills/compare-models/SKILL.md.

Что делает compare-models?

Проводит агента по сравнению моделей Replicate: сбор кандидатов, разбор схем, проверка цены, тестовые прогоны и выбор по ограничениям — стоимости, задержке, качеству.

Чем официальные модели Replicate отличаются от community?

Официальные всегда прогреты, у них стабильный API и предсказуемая цена за запуск. Community-модели могут холодно стартовать, требуют привязки версии и считают по GPU-секундам.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: compare-models
description: Compare Replicate models by cost, speed, quality, and capabilities.
---

## Docs

- Reference: <https://replicate.com/docs/llms.txt>
- OpenAPI schema: <https://api.replicate.com/openapi.json>
- MCP server: <https://mcp.replicate.com>
- Per-model docs: `https://replicate.com/{owner}/{model}/llms.txt`
- Set `Accept: text/markdown` when requesting docs pages for Markdown responses.

## Workflow

1. Search or browse collections to build a shortlist of candidate models.
2. Fetch each model's schema to compare inputs, outputs, and capabilities.
3. Check pricing from model metadata or the Replicate website.
4. Run a small batch of test predictions to compare output quality.
5. Pick the model that best fits your constraints (cost, latency, quality).

## What to compare

- **Speed**: Check `metrics.predict_time` on completed predictions for actual inference time. Official models are always warm. Community models can cold-boot.
- **Cost**: Official models have predictable per-run pricing. Community models charge by compute time (GPU-seconds). Run a few predictions and check the `metrics` field for actual cost.
- **Quality**: Run the same prompts through each model and compare outputs. Quality is subjective. Match it to your use case, not a leaderboard.
- **Capabilities**: Compare input schemas for supported features (reference images, masks, aspect ratios, streaming, multi-image input). Check output formats.

## Key tradeoffs

- Lowest cost: smaller/distilled models. Accept slower inference and lower quality.
- Lowest latency: official models or schnell/turbo variants. Accept higher cost per run.
- Highest quality: pro/max/quality variants. Accept slower inference and higher cost.
- Most control: models with ControlNet, masks, or reference images. Accept more complex input setup.

## Official vs community models

- Official models: always warm, stable APIs, predictable pricing, maintained by Replicate.
- Community models: may cold-boot, require version pinning, maintained by the author.
- If a community model meets your needs and an official model doesn't, consider creating a deployment for consistent uptime.

## Prompting guidance

For prompting techniques and task-specific guidance:

- Image generation and editing: see the [prompt-images](../prompt-images/SKILL.md) skill.
- Video generation: see the [prompt-videos](../prompt-videos/SKILL.md) skill.

© replicate · Apache-2.0 · replicate/skills

Похожие скиллы

Всё по теме «ИИ и ML» →
huawei-cloud-ascend-models-deploy huaweicloud Разворачивает LLM, VL, Embedding и Rerank-модели на Huawei Cloud Ascend DevServer серии 910B и проверяет инференс. CX Codex +1 424установок lambda-labs-gpu-cloud Orchestra Research Скилл помогает запускать GPU-инстансы Lambda Labs для обучения и инференса ML-моделей. Он пригодится для SSH-доступа, постоянного хранилища и кластеров. CX Codex +1 939установок machine-learning-engineer VoltAgent Community Субагент помогает разворачивать, оптимизировать и обслуживать ML-модели в production. Подходит для задач инференса, масштабирования и мониторинга. 431установок scenario-model-comparison scenario-labs Прогоняет один и тот же бриф через несколько моделей Scenario и сводит цену, время и качество в одну таблицу. Пригодится, когда выбираете модель по умолчанию. CX Codex +1 361установок repo-intake-and-plan lllllllama Сканирует репозиторий по README, собирает команды и предлагает минимальный план воспроизведения. Нужен до запуска экспериментов. CX Codex +1 476 200установок huggingface-local-models huggingface Находит на Hugging Face GGUF-репозиторий, подбирает квант под вашу память и поднимает модель через llama.cpp — с OpenAI-совместимым эндпоинтом, если нужен сервер. CX Codex +1 1 900установок

Из того же набора6

prompt-images Справочник по составлению промптов для генерации и редактирования картинок через модели на Replicate. Помогает формулировать запросы без перечисления случайных ключевых слов. CX Codex +1 2 600установок prompt-videos Скилл с техниками промптинга для видеомоделей на Replicate. Пригодится, когда пишете промпты или делаете генерацию видео в проекте. CX Codex +1 2 400установок run-models Скилл учит агента запускать нейросетевые модели на Replicate. Пригодится для вызова официальных и пользовательских моделей, настройки вебхуков и объединения инференса в пайплайны. CX Codex +1 2 200установок find-models Скилл заставляет агента искать актуальные модели на Replicate через API, а не по памяти. Полезен, когда нужно подобрать модель под задачу и не нарваться на устаревшее имя. CX Codex +1 2 300установок build-models Помогает упаковать свою модель в контейнер Cog и запустить её локально. Пригодится, когда есть веса или чужой проект с HuggingFace и нужен predict.py. CX Codex +1 1 800установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой