Масштабирование AI-инфраструктуры — это процесс адаптации архитектуры для обработки растущего числа AI-запросов. Путь от 100 запросов в день до миллиона требует поэтапных изменений в архитектуре, мониторинге и управлении расходами. Рассмотрим каждый этап.
Этапы масштабирования
Этап 1: 100–1 000 запросов/день (MVP). На этом этапе достаточно простой архитектуры: ваш бэкенд напрямую вызывает AI API через ModelSwitch. Никаких очередей и кешей — overhead на инфраструктуру не оправдан. Главное — настроить мониторинг расходов и установить бюджетный лимит.
Этап 2: 1 000–10 000 запросов/день (рост). Добавьте кеширование. По нашей статистике, 15–30% запросов в типичных приложениях повторяются. Redis-кеш с TTL 1–24 часа снизит расходы на 20% и уменьшит latency для повторных запросов до миллисекунд. На этом же этапе внедрите асинхронную обработку через очередь для задач, не требующих мгновенного ответа.
Этап 3: 10 000–100 000 запросов/день (масштаб). Здесь критически важна маршрутизация запросов. Используйте каскадную логику: 70% запросов уходят на GPT-4o-mini ($0.15/1M input), 30% — на GPT-4o ($2.50/1M input). Также необходим connection pooling и retry-механизм с exponential backoff для обработки rate-limit ответов от провайдеров.
Этап 4: 100 000–1 000 000 запросов/день (enterprise). На этом уровне нужна полноценная очередь с приоритизацией, горизонтальное масштабирование воркеров, circuit breaker для каждого провайдера и multi-region failover.
Архитектурные паттерны для высокой нагрузки
Паттерн: Semantic Cache. Вместо точного совпадения запросов используйте эмбеддинги для поиска «похожих» запросов в кеше. Если cosine similarity > 0.95, возвращайте кешированный ответ. Это увеличивает cache hit rate с 20% до 40–50%.
Паттерн: Request Batching. Накапливайте запросы в буфере 100–500 мс и отправляйте пачкой. Особенно эффективно для embeddings-запросов, где один batch-запрос дешевле, чем N отдельных.
Паттерн: Priority Queue. Разделите запросы на real-time (чат-ответы, < 2 сек) и batch (генерация контента, анализ). Real-time запросы обрабатываются немедленно, batch — в порядке очереди с возможностью задержки.
Паттерн: Circuit Breaker. Если провайдер возвращает ошибки (5xx), circuit breaker переключает трафик на альтернативную модель через ModelSwitch. Это предотвращает каскадные сбои.
Управление стоимостью при масштабировании
С ростом нагрузки расходы на AI становятся значительной статьёй бюджета. Ключевые метрики для контроля:
| Метрика | Формула | Целевое значение |
|---|---|---|
| Стоимость за запрос | Общий расход / Кол-во запросов | < $0.01 для типовых задач |
| Cache hit rate | Кешированные / Всего | > 25% |
| Cascade savings | Экономия от mini-модели / Общий расход | > 40% |
| Error rate | Ошибки / Всего | < 1% |
ModelSwitch помогает на каждом этапе масштабирования: от простого API-вызова для MVP до enterprise-уровня с аналитикой, лимитами и автоматическим failover. Все модели доступны через единый OpenAI-совместимый интерфейс, что упрощает архитектуру и снижает операционную нагрузку на команду.