Vous aussi vous galérez parfois à choisir quel modèle IA utiliser selon la situation ?

GPT, Claude, Gemini, du local... on a vite fait de se perdre, surtout quand on bosse sur des workflows n8n. Je suis tombé sur un petit guide qui pose les choses simplement, et j'avoue que ça m'a bien aidé à clarifier ma logique. En gros, ça se résume à ça : pour prototyper vite et sans se ruiner, autant partir sur GPT-4.1 mini, Gemini Flash, ou carrément du local avec Ollama. Ça suffit largement pour tester une logique de workflow ou faire des tâches simples comme du tri ou des résumés. Dès qu'on a besoin que ce soit vraiment bon, que ce soit du contenu ou du code, Claude Sonnet 4.5 devient le choix par défaut. Pour du raisonnement plus poussé, de l'analyse ou de la planification complexe, on passe plutôt sur GPT-5 ou les modèles o-series. Si le vrai enjeu c'est de traiter énormément de données d'un coup, comme des grosses codebases ou des transcripts longs, Gemini 3 Pro avec son contexte de 1M tokens fait clairement la différence. Et quand la confidentialité prime, que les données ne peuvent pas sortir de l'infra, on part sur du local avec Llama ou Mistral via Ollama. Ce que je retiens surtout, c'est que chaque modèle a son propre style, même avec exactement le même prompt. Du coup la meilleure stratégie c'est de commencer simple, tester, et upgrader seulement quand c'est vraiment nécessaire. Pas besoin de chercher LE meilleur modèle. Juste le bon modèle pour la tâche du moment. Vous, vous avez une règle perso pour choisir entre tous ces modèles ?