How to Choose the Right AI Model for Enterprise Deployment in 2026

The large language model market has radically changed in 2026. Instead of two players, you have dozens of production-ready models from Anthropic, OpenAI, Google, Meta and others. Choosing the right model for enterprise deployment has stopped being a question of “which is best” and become an engineering decision with concrete trade-offs. Here’s our framework for navigating this.

Krajina modelů v roce 2026¶

Než se pustíme do kritérií výběru, zmapujme si terén. Trh se rozdělil do tří jasných kategorií, každá s odlišnými vlastnostmi a deployment modely.

Proprietární frontier modely¶

Claude 4 (Anthropic) — v tuto chvíli nejsilnější model pro komplexní reasoning, analýzu dokumentů a code generation. Context window 200K tokenů, vynikající instruction following a nejnižší míra halucinací v nezávislých benchmarcích. Cena: ~$15/M input, ~$75/M output tokenů pro Opus variantu; Sonnet nabízí 80 % výkonu za třetinovou cenu.

GPT-5 (OpenAI) — dominuje v multimodálních úlohách a má nejširší ekosystém integrací. Silný v generování strukturovaných dat a function calling. Dostupný přes Azure OpenAI Service, což je klíčové pro enterprise klienty s existujícími Azure smlouvami. Cena srovnatelná s Claude Opus.

Gemini 2.0 Ultra (Google) — největší context window (2M tokenů), nejlepší price-performance pro dlouhé dokumenty. Nativní integrace s Google Cloud a Vertex AI pipeline. Zajímavý pro firmy v Google ekosystému.

Open-source a open-weight modely¶

Rok 2026 je zlomový pro open-source. Llama 4 (Meta) s 405B parametry dosahuje v mnoha benchmarcích úrovně GPT-4o z roku 2024. Mistral Large 3 exceluje v evropských jazycích včetně češtiny. Qwen 3 (Alibaba) nabízí nejlepší poměr výkon/velikost pro nasazení na vlastním hardware.

Klíčová výhoda: plná kontrola nad daty. Žádný request neopouští vaši infrastrukturu. Pro regulovaná odvětví (bankovnictví, zdravotnictví, obrana) je to často nepřekonatelný argument. Nevýhoda: provozní náklady na GPU infrastrukturu a potřeba ML ops týmu.

Specializované a domácí modely¶

Roste kategorie modelů trénovaných na specifické domény: Med-PaLM 3 pro zdravotnictví, BloombergGPT 2 pro finance, právní modely od Harvey AI. Tyto modely nabízejí vyšší accuracy v úzké doméně, ale jsou méně flexibilní. Pro enterprise to dává smysl, pokud máte jasně ohraničený use case.

5 kritérií, která rozhodují¶

Benchmarky jsou užitečné jako první filtr, ale enterprise výběr se řídí jinými faktory. Tady je pět kritérií, která v praxi rozhodují — seřazená podle toho, jak často jsou podceněná.

1. Data privacy a regulatory compliance¶

Pro banky, zdravotnictví a veřejnou správu je tohle kritérium č. 1 — a eliminuje většinu možností ještě před jakýmkoliv technickým hodnocením. Otázky, které musíte zodpovědět: Kde fyzicky běží inference? Kdo má přístup k datům v kontextu? Jaké jsou podmínky data retention? Je provider certifikován (SOC 2, ISO 27001, C5)?

EU AI Act kategorizuje systémy podle rizika. Pokud váš model rozhoduje o úvěrech, zaměstnávání nebo zdravotní péči, spadáte do high-risk kategorie s požadavky na dokumentaci, lidský dohled a conformity assessment.

2. Latence a throughput¶

Reálná latence v produkci se dramaticky liší od toho, co naměříte v playgroundu. Frontier modely mají typicky time-to-first-token 200–800 ms a throughput 30–80 tokenů/s. Pro interaktivní aplikace (chatbot, copilot) potřebujete TTFT pod 500 ms. Pro batch processing (analýza dokumentů, generování reportů) je důležitější throughput a cena za token.

Menší modely (7B–70B) na dedikovaném hardware dosahují TTFT pod 100 ms. Pokud je latence kritická — a v customer-facing aplikacích vždy je — zvažte menší specializovaný model místo frontier gigantu.

3. Total cost of ownership¶

Cena za token je jen špička ledovce. Skutečné TCO zahrnuje: API náklady (nebo GPU infrastrukturu), engineering time na integraci a údržbu, eval pipeline a monitoring, incident response a on-call rotaci. Typický enterprise deployment s frontier modelem stojí $5 000–$25 000/měsíc na API při středním volume (100K–500K requestů denně). On-premise alternativa s open-source modelem na 4× A100 stojí ~$15 000/měsíc na infrastrukturu, ale škáluje se lineárněji.

4. Accuracy na vašich datech¶

Obecné benchmarky (MMLU, HumanEval) korelují s reálným výkonem jen slabě. To, co rozhoduje, je accuracy na vašich konkrétních úlohách s vašimi daty. Proto je eval pipeline tak důležitý — potřebujete golden dataset s alespoň 200–500 příklady specifickými pro vaši doménu a automatizované vyhodnocování při každé změně promptu nebo modelu.

V praxi často vidíme, že Claude Sonnet s dobrým promptem překoná GPT-5 s průměrným promptem — a naopak. Model je jen jedna proměnná. Prompt, kontext a retrieval pipeline mají na výsledek často větší vliv.

5. Ekosystém a vendor lock-in¶

Jak snadné je model vyměnit? Máte abstrakční vrstvu, která umožňuje swap providera bez rewrite aplikace? V CORE SYSTEMS standardně nasazujeme model-agnostic abstrakční layer (LiteLLM nebo vlastní wrapper), který umožňuje přepnout z Claude na GPT nebo na on-premise Llama bez změny aplikačního kódu. V roce 2026 je vendor lock-in na jednoho LLM providera strategická chyba.

On-premise vs. cloud: rozhodovací framework¶

Nejčastější otázka, kterou od CTO slyšíme: „Máme si model provozovat sami, nebo jet přes API?” Odpověď závisí na třech faktorech.

Cloud API¶

Rychlý start, žádné GPU investice, vždy nejnovější model. Ideální pro: PoC, variabilní load, non-regulated data, rychlou iteraci.

On-premise / private cloud¶

Plná kontrola nad daty, prediktabilní náklady při vysokém volume. Ideální pro: regulovaná odvětví, citlivá data, stálý vysoký traffic.

Hybrid¶

Citlivá data na on-prem modelu, obecné úlohy přes cloud API. Nejčastější pattern u enterprise klientů v roce 2026.

Virtual Private Cloud¶

Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP Vertex — frontier modely ve vašem VPC. Kompromis: síla frontier modelu + data residency.

Většina našich klientů volí hybridní přístup: menší open-source model (Llama 4 70B, Mistral Large) běží on-premise pro úlohy s citlivými daty (PII, finanční data, zdravotní záznamy). Frontier model přes API řeší komplexní reasoning a úlohy, kde je accuracy kritičtější než privacy.

Fine-tuning vs. RAG vs. prompt engineering¶

Tři přístupy, jak přizpůsobit model vaší doméně. Nejsou vzájemně exkluzivní — v praxi je kombinujeme. Ale každý má jiné náklady, timeline a vhodné use cases.

Přístup	Kdy použít	Timeline	Náklady
Prompt engineering	Vždy jako základ. 80 % use cases vyřešíte dobrým promptem + few-shot příklady.	Dny	Nízké
RAG	Model potřebuje přístup k aktuálním nebo proprietárním datům (dokumentace, knowledge base, interní wiki).	2–4 týdny	Střední
Fine-tuning	Potřebujete změnit chování modelu (tón, formát, doménová terminologie) nebo dosáhnout konzistentního výstupu na specifickém task.	4–8 týdnů	Vysoké

Naše doporučení: začněte vždy prompt engineeringem. Pokud to nestačí, přidejte RAG pro znalostní kontext. Fine-tuning použijte až jako poslední krok — a pouze pokud máte alespoň 1 000 kvalitních trénovacích příkladů a jasnou metriku, kterou chcete zlepšit. Fine-tuning bez eval pipeline je střelba naslepo.

Častá chyba: firmy investují do fine-tuningu, když problém je ve špatném retrievalu. Model nehalucinuje, protože „nezná doménu” — halucinuje, protože mu RAG pipeline vrací irelevantní chunky. Opravte retrieval, ne model.

Praktická rozhodovací matice¶

Na základě desítek enterprise nasazení jsme sestavili rozhodovací matici. Najděte svůj primární use case a podívejte se na doporučení.

Use case	Doporučený model	Deployment	Přístup
Interní knowledge base / helpdesk	Claude Sonnet / GPT-4o mini	Cloud API	RAG + prompt eng.
Analýza smluv a dokumentů	Claude Opus / GPT-5	VPC (Azure/AWS)	RAG + few-shot
Code review a generování	Claude Sonnet / GPT-5	Cloud API	Prompt eng.
Customer support agent	Claude Sonnet / Llama 4 70B	Hybrid	RAG + fine-tuning
Fraud detection (bankovnictví)	Llama 4 / Mistral Large	On-premise	Fine-tuning
Generování reportů	Gemini 2.0 / Claude Sonnet	Cloud API	Prompt eng. + RAG
Zdravotnická dokumentace	Med-PaLM 3 / Llama 4 fine-tuned	On-premise	Fine-tuning + RAG

Matice je orientační — každý projekt má specifika. Ale pomáhá jako startovní bod pro diskusi s technickým i business týmem.

Jak to děláme v CORE SYSTEMS¶

Výběr modelu není jednorázové rozhodnutí — je to proces, který opakujeme s každým klientem. Náš přístup má tři fáze.

Fáze 1: Discovery (1–2 týdny). Zmapujeme use case, datové zdroje, regulatorní požadavky a existující infrastrukturu. Definujeme metriky úspěchu a golden dataset pro evaluaci. Na konci máme shortlist 2–3 modelů.

Fáze 2: Benchmark na vašich datech (2–3 týdny). Shortlistované modely testujeme na vašem golden datasetu. Měříme accuracy, latenci, cost per request a edge cases. Výstupem je kvantitativní srovnání — ne obecné benchmarky, ale čísla specifická pro váš use case.

Fáze 3: MVP a iterace (4–6 týdnů). Nasadíme vybraný model do produkce s plným eval pipeline, monitoringem a A/B testováním. Model-agnostic abstrakce umožňuje swap providera, pokud se změní podmínky — a v AI trhu se podmínky mění každý kvartál.

Závěr: Nejlepší model je ten, který vyřeší váš problém¶

Honba za „nejlepším modelem” je past. V enterprise nasazení neexistuje jeden univerzálně nejlepší model — existuje nejlepší model pro váš konkrétní use case, vaše data, vaše regulatorní prostředí a váš budget.

Klíčové poučení z desítek enterprise nasazení: investujte víc času do eval pipeline než do výběru modelu. Modely se mění každé 3 měsíce. Dobrý eval pipeline vám řekne, kdy je čas přepnout — a díky model-agnostic architektuře to bude otázka hodin, ne měsíců.

Pokud si nejste jistí, kde začít — ozvěte se. Pomůžeme vám zorientovat se a najít řešení, které dává smysl pro váš byznys.