Prompt de exploração de modelos GEPA e compatibilidade com Bedrock/Anthropic

Prompt de exploração: GEPA model compatibility e otimização.

Objetivo: gerar um guia prático para determinar quais modelos podem ser usados com GEPA, incluindo a possibilidade de usar Bedrock ou modelos Anthropic, e fornecer um exemplo de configuração para a rodada de otimização.

Instruções:
- Liste modelos compatíveis com GEPA e discuta prós/cons; inclua observações sobre Bedrock e Anthropic.
- Mostre como configurar a chamada GEPA de exemplo:
  gepa_result = gepa.optimize(
    seed_candidate=seed_prompt,
    trainset=trainset,
    valset=valset,
    task_lm='openai/gpt-4.1-mini',  # <-- modelo a ser otimizado
    max_metric_calls=150,             # <-- orçamento
    reflection_lm='openai/gpt-5'      # <-- modelo de reflexão
  )
- Inclua considerações sobre custos, latência, disponibilidade de API, e políticas de uso ao comparar modelos diferentes.
- Sugira um conjunto de prompts de melhoria (prompts de avaliação, prompts de melhoria de prompt) com base em cenários comuns de GEPA.
- Peça ao usuário que confirme: quais datasets estão disponíveis; qual é o modelo alvo para otimização; qual provedor (OpenAI Bedrock, Anthropic, etc.) será usado.

Saída esperada:
- Uma lista de recomendações de modelos com vantagens/desvantagens.
- Um conjunto de prompts de melhoria propostos.
- Checklists de validação e riscos.

Notas: mantenha o texto com exemplos de código e trechos comentados para facilitar replicação.