Загрузка...
Статьи об AI API, сравнении моделей, миграции и лучших практиках разработки AI-приложений.
Практическое руководство по снижению расходов на AI API без потери качества. 10 проверенных методов: выбор моделей, кеширование, batching, prompt engineering, мониторинг бюджета.
Детальное сравнение GPT-4o и GPT-4o-mini по качеству, скорости и стоимости. Разбираем, для каких задач хватит mini, а где без полной версии не обойтись.
Как стартапу начать использовать AI API с бюджетом от 3 000 рублей в месяц. Выбор моделей, архитектура, экономия на токенах, масштабирование без переплат.
Сравнение двух подходов к адаптации LLM: fine-tuning (дообучение) и prompt engineering (проектирование промптов). Стоимость, качество, скорость, примеры применения.
Как построить observability для AI-приложений: трейсинг LLM-запросов, метрики латентности, стоимости и качества, интеграция с Langfuse, OpenTelemetry и AI Gateway.
Практическое руководство по масштабированию AI API: от MVP до 1 миллиона запросов в день. Архитектурные решения, очереди, кеширование, балансировка нагрузки, управление стоимостью.
15 проверенных техник промпт-инжиниринга: system prompts, few-shot, chain-of-thought, role-playing, self-consistency и другие. Практические примеры через ModelSwitch API.
Как реализовать кеширование ответов AI моделей для снижения расходов и ускорения ответов. Стратегии: exact match, semantic cache, TTL. Python и Redis примеры.
Как использовать семантический кэш для AI-запросов: экономия до 70% на повторных промптах. Cosine similarity, embedding-based cache, TTL-стратегии и реализация.
Какая AI модель лучше всего подходит для суммаризации текстов: GPT-4o-mini, Claude 3 Haiku, Gemini Flash. Сравнение по качеству, длине и стоимости.
Что такое LLM-роутинг, как автоматически направлять запросы к оптимальной модели по критериям стоимости, качества и скорости. Алгоритмы, примеры, реализация.
Сравнение Total Cost of Ownership для трёх подходов к AI: облачные GPU, собственные серверы и готовые API. Расчёты для 10K, 100K и 1M запросов в день.
Как проводить A/B тестирование AI моделей в production: рандомизация, метрики качества, статистическая значимость, traffic splitting и реализация через AI Gateway.
Деплой AI микросервисов в Kubernetes: автоскейлинг по нагрузке, HPA, resource requests, ConfigMap для конфигурации ModelSwitch API, мониторинг с Prometheus.
Практическое руководство по бюджетированию расходов на AI API. Планирование, лимиты, алерты, контроль по проектам и командам. Шаблон бюджета для скачивания.
Как эффективно обрабатывать тысячи запросов к AI: параллельные запросы, батчинг, очереди задач, rate limit management. Python asyncio и TypeScript примеры.
Как запускать AI-функции без сервера: AWS Lambda и Yandex Cloud Functions с ModelSwitch API. Cold start, таймауты, оптимизация, примеры на Python и Node.js.
Обзор GPT-4o-mini — самой дешёвой модели OpenAI с контекстом 128K. Когда использовать вместо GPT-4o, примеры экономии, подключение через ModelSwitch.
Создайте аккаунт, получите API ключ и отправьте первый запрос за 3 минуты.
Первые запросы бесплатно. Пополнение от 500 руб.