Nasz rachunek za AI rośnie szybciej niż przychód, który generuje

Ten sam output, mniejszy rachunek — bez kompromisu na jakości.

Dobór modeli, prompt engineering i cachowanie dostrojone do twoich realnych danych o użyciu.

Porozmawiajmy o tym Zobacz: AI Coworkers

Sygnały, że to Twój problem

Rozpoznasz się w co najmniej jednym z poniższych

Twój miesięczny rachunek za LLM pnie się w górę miesiąc po miesiącu.
Wszędzie używasz największego modelu „na wszelki wypadek".
Prompty powtarzają ogromne ilości kontekstu przy każdym wywołaniu.
Nikt nie jest pewien, które wzorce wywołań są naprawdę kosztowne.

Dlaczego tak się dzieje

Główna przyczyna, prostym językiem

Koszty AI skalują się liniowo z tokenami. Bez pomiaru i strojenia łatwy wybór (największy model, najdłuższy prompt) staje się domyślny — a rachunek to odzwierciedla.

Nasze podejście

Jak realnie to rozwiązujemy

1
Instrumentujemy każde wywołanie AI, żebyś widział koszt per workflow, per feature, per klient.
2
Kierujemy łatwe zapytania do mniejszych / tańszych modeli, a duże rezerwujemy na trudne przypadki.
3
Kompresujemy prompty systemowe i cachujemy stabilny kontekst między wywołaniami.
4
Reewaluujemy wybór modelu w miarę pojawiania się nowych wydań — prawie zawsze w ciągu miesięcy jest tańsza opcja.

Czego możesz się spodziewać