оптимізація витрат на inference

Ми в Cashcrown аналізуємо профіль запитів: які завдання потребують великої моделі, а які зможе обробити менша, дешевша. Створюємо router LLM з семантичним кешем та батчингом; PII маскуємо перед виходом у хмару, а обсяги, що виправдовують self-hosting, розраховуємо на ваших реальних даних, а не на оцінках.

Працюємо в діапазонах, залежних від обсягу запитів та поточного стеку. Економія на токенах залежить від розподілу завдань та поточного стеку; вимірюємо її перед впровадженням, тому гарантуємо лише після аналізу вашого профілю. Точний термін окупності розрахуєте в калькуляторі ROI; ціни не надаємо заздалегідь, бо вони залежать від реального обсягу та обраної моделі впровадження.

Роутер не зберігає зміст запитів: PII маскуємо перед кожним виходом до зовнішнього API, а кеш зберігає лише анонімні вектори. Шляхи з чутливими даними направляємо на локальні або self-hosted моделі, що усуває передачу за межі ЄС. Вимоги GDPR та AI Act враховуємо в проекті архітектури, перш ніж щось потрапить у продакшн.

З аудиту логів інференсу: вимірюємо розподіл завдань, вартість на запит та точки, де якість можна зберегти дешевшою моделлю. Пілотний проект включає один потік запитів з порівнянням вартості/якості до та після. Детальніше про підхід: як обрати перший процес.