FinOps для LLM: как снизить расходы на инференс в 3–5 раз без потери качества
Инженерные практики сокращения счета за AI: семантическое кэширование, префиксное кэширование в API, каскадный роутинг моделей и вынос рутины на компактные SLM.
Находим, что тормозит бизнес,
и исправляем это в работающей системе
Подключаемся к кодовой базе и процессам компании, разбираемся в причинах сбоя на реальных данных и доводим изменения до продакшена. Те же специалисты анализируют архитектуру, коммитят код и отвечают за результат.
Инсайты
О продуктах, разработке и AI
Почему агентные прототипы ломаются в продакшне и как строить eval-пайплайны
Разница между впечатляющей демо-версией на пять запросов и отказоустойчивой системой: недетерминизм вызова инструментов, каскадные ошибки и автоматические тесты вместо ручного промптинга.
Открытые reasoning-модели в локальном контуре: VRAM, квантование и скрытые расходы
Сколько видеопамяти требуют открытые модели с цепочками рассуждений, почему 4-битное квантование ломает логику в edge-кейсах и когда локальный инференс окупает отказ от облачных API.