Удобный чат с несколькими LLM одновременно

22 августа 2025

Недавно я столкнулся с интересной задачей — нужно было проанализировать ПДД РФ на предмет возможных спорных ситуаций и неоднозначных трактовок. Задача оказалась довольно объемной и требовала разных подходов: от юридического анализа до логического разбора формулировок. Именно тогда я обнаружил полезную особенность платформы Syntx AI.

Переключение между LLM с сохранением контекста: опыт использования Syntx AI

Что такое Syntx AI

Syntx AI — это платформа, объединяющая доступ к различным нейросетям (более 90 моделей) через единый интерфейс, в том числе и через Telegram. Среди них ChatGPT, Claude, Grok и различные специализированные модели для анализа текста и генерации контента. Ключевая особенность работы с текстовыми моделями, которую я оценил — возможность переключаться между разными LLM прямо во время диалога, при этом весь контекст беседы автоматически передается новой модели.

Мой опыт анализа ПДД

Я начал работу с GPT-5, попросив выделить потенциально спорные моменты в правилах дорожного движения. Модель хорошо справилась с первичным анализом, выделив 15 пунктов, где формулировки могут трактоваться неоднозначно. Например, пункт о преимуществе при одновременном перестроении или определение «создания помех» при движении.

Потом я переключился на Claude Sonnet 4.1 прямо в том же диалоге. Что важно — мне не пришлось заново объяснять контекст или копировать предыдущие сообщения. Claude проанализировал всё, что написала GPT-5. Эта модель смогла привести примеры судебной практики по некоторым спорным пунктам.

Для финального этапа я использовал Grok 4, которая дополнила данными из реальной судебной практики.

Этот анализ я попросил провести после разговора с коллегами за чашкой кофе.

В чём удобство

Переключение между моделями с сохранением контекста сэкономило мне некоторое время, без этого анализ был бы однобоким, а так три эксперта «обсудили вопрос». Вместо того чтобы вести три отдельных диалога и постоянно копировать информацию туда-сюда, я провел один последовательный анализ, где каждая модель дополняла работу предыдущей.

В результате я получил комплексный документ со спорными ситуациями в ПДД, каждая из которых была проанализирована с разных сторон. Например, есть пробелы с вопросом о том, кто имеет преимущество при выезде с прилегающей территории, если на ней установлен знак «Уступи дорогу», но сама территория не является перекрестком.

Такой подход особенно полезен для задач, требующих многогранного анализа. Каждая LLM имеет свои сильные стороны, и возможность комбинировать их в одном диалоге открывает новые возможности для работы с информацией.

Пробуйте, экспериментируйте. А если ещё ни разу не пользовались сервисом, то у меня есть 10% скидка при первом платеже.