-
Как снизить стоимость LLM без потери качества ответов
Снижайте стоимость LLM через цикл с проверкой качества для маршрутизации моделей, контекста, кэша, пакетной обработки и вычислений, сохраняя качество.
-
Внедрение ИИ-агента начинается с одного процесса
ИИ-агент приносит пользу, когда отвечает за ограниченный процесс, использует разрешённые данные и инструменты, а результат можно независимо проверить.
-
Целевые показатели надёжности ИИ-систем в продакшене
Задайте цели надёжности ИИ по качеству, доступности, задержке, свежести, зависимостям, безопасности, восстановлению и бюджету ошибок.
-
Автономный ИИ работает только внутри проверяемого процесса
Надёжный ИИ не получает длинное задание и не исчезает до результата. Работа делится на этапы, каждый результат проверяется, а права расширяются постепенно.
-
ИИ в маркетинговом агентстве должен стать операционной моделью
ИИ создаёт ценность, когда меняет экономику процесса, оставляет решения людям и получает владельца, правила, контроль качества и измеримые показатели.
-
Как остановить ИИ-агента, который тратит $25 000 на проверку готовых статей
Мед ИТ перестроит дорогой процесс ИИ-агентов вокруг текущего источника, точных проверок, общего бюджета, пробного запуска и рабочего результата.
-
Как GPT-5.6-Sol Xhigh сжёг 6,4 млрд токенов на переписывании 460 статей
6 418 529 757 токенов. 222 отдельные ветки работы. 564 хода модели. Около $25 000 по расчётной стоимости использования через API.
-
Внедрение ИИ нужно начинать с измерения процесса
Без исходных метрик, стандарта процесса и ответственного владельца компания накапливает инструменты, но не получает доказательств пользы.
-
Стоимость ИИ-автоматизации нужно считать по бизнес-операциям
Экономичная автоматизация начинается с чёткого результата, короткой цепочки действий, повторного использования контекста и прозрачного учёта ошибок.
Что должно измениться?
Мы разберём страницу, процесс или бизнес-результат, поможем определить главное решение и только затем предложим подходящий формат работы.
Какой результат вам нужен?
