Podejście do rekomendacji
Nasze rekomendacje uwzględniają trzy kryteria:
- Użyteczność dla pracy dramaturgicznej
- Dostępność (koszt, łatwość użycia, język polski)
- Ślad środowiskowy (zużycie energii, emisja CO₂)
Narzędzia do pracy z tekstem
Claude.ai
- Do czego: analiza dramaturgiczna, generowanie wariantów, badania
- Dostępność: darmowy plan z limitami, płatny bez limitów
- Język polski: dobra obsługa
- Ślad środowiskowy: Anthropic deklaruje neutralność klimatyczną
ChatGPT
- Do czego: burza mózgów, generowanie tekstu, tłumaczenia
- Dostępność: darmowy plan (GPT-3.5), płatny (GPT-4)
- Język polski: dobra obsługa
- Ślad środowiskowy: brak publicznie dostępnych danych
Lokalne modele (Ollama + Llama/Mistral)
- Do czego: eksperymenty, praca z poufnym materiałem, nauka
- Dostępność: darmowe, wymagają komputera z GPU
- Język polski: zależna od modelu, zwykle słabsza
- Ślad środowiskowy: najniższy — energia tylko z Twojego komputera
Narzędzia do transkrypcji
Whisper (OpenAI)
- Do czego: transkrypcja nagrań prób, wywiadów
- Dostępność: darmowe (open-source), można uruchomić lokalnie
- Język polski: dobra obsługa
- Ślad środowiskowy: niski przy lokalnym uruchomieniu
Minimalizacja śladu środowiskowego
Praktyczne wskazówki:
- Wybieraj mniejsze modele do prostych zadań (podsumowanie, tłumaczenie)
- Batch processing — grupuj zadania zamiast wysyłać pojedyncze zapytania
- Lokalne modele tam gdzie to możliwe
- Unikaj generowania „na próbę" — formułuj precyzyjne prompty
- Świadomy wybór dostawcy — sprawdzaj politykę środowiskową
Tabela porównawcza
| Narzędzie | Koszt | Polski | Ślad CO₂ | Zastosowanie | |-----------|-------|--------|-----------|-------------| | Claude.ai | darmowy/płatny | tak | niski* | analiza, generowanie | | ChatGPT | darmowy/płatny | tak | średni | generowanie, badania | | Ollama + Llama | darmowy | słabszy | najniższy | eksperymenty | | Whisper | darmowy | tak | niski | transkrypcja |
*Na podstawie deklaracji producenta