My w Cashcrown analizujemy profil zapytań: które zadania wymagają dużego modelu, a które obsłuży mniejszy, tańszy. Budujemy router LLM z semantycznym cache i batchingiem; PII maskujemy przed wyjściem do chmury, a wolumeny uzasadniające self-hosting liczymy na Twoich realnych danych, nie szacunkach.
cashcrown // ai.infra
optymalizacja kosztów inference
mniej $ za to samo.
// 01
Problem
Potrzebujesz „optymalizacja kosztów inference”, ale wdrożenie własnymi siłami grzęźnie w integracjach, utrzymaniu i braku czasu — a efekt bywa kruchy i trudny w skalowaniu.
// 02
Co budujemy
// 03
Proces
- Wymiary i koszt
Dobór modeli i sprzętu pod realne obciążenie i budżet.
- Wdrożenie on-prem
Serwowanie LLM + embeddingi, fronted przez router/gateway.
- RAG na wiedzy
Indeksacja dokumentów, wyszukiwanie semantyczne, odpowiedzi z cytatami.
- Hardening
Obserwowalność, backupy, izolacja sieci, kontrola kosztu.
// 04
Stack
self-hosted LLMOllamavLLMBGE-M3QdrantNSSM / systemd
// 05
Powiązane
// 06
FAQ
Ile kosztuje ta usługa i kiedy się zwraca?#
Pracujemy w przedziałach zależnych od wolumenu zapytań i obecnego stosu. Oszczędności na tokenach zależą od rozkładu zadań i obecnego stosu; mierzymy je przed wdrożeniem, więc gwarantujemy je dopiero po zbadaniu Twojego profilu. Dokładny zwrot policzysz w kalkulatorze ROI; cen nie podajemy z góry, bo zależą od realnego zakresu i wybranego modelu wdrożenia.
Czy integracja jest zgodna z RODO i jak działa z naszymi danymi?#
Router nie przechowuje treści zapytań: PII maskujemy przed każdym wyjściem do zewnętrznego API, a cache przechowuje tylko anonimowe wektory. Ścieżki z danymi wrażliwymi kierujemy na modele lokalne lub self-hosted, co eliminuje transfer za granicę UE. Wymagania RODO i AI Act uwzględniamy w projekcie architektury, zanim cokolwiek trafi do produkcji.
Od czego zaczynamy?#
Od audytu logów inference: mierzymy rozkład zadań, koszt per zapytanie i punkty, gdzie jakość można utrzymać tańszym modelem. Pilotaż obejmuje jeden strumień zapytań z porównaniem koszt/jakość przed i po. Więcej o podejściu: jak wybrać pierwszy proces.