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.
cashcrown // ai.infra
оптимізація витрат на inference
менше $ за той самий результат.
// 01
Проблема
Вам потрібно «оптимізація витрат на inference», але впровадження власними силами загрузає в інтеграціях, підтримці та браку часу — а результат часто крихкий і складний у масштабуванні.
// 02
Що ми будуємо
// 03
Процес
- Розмір і вартість
Підбір моделей і обладнання під реальне навантаження та бюджет.
- Впровадження on-prem
Serving LLM + embeddings, з фронтом через router/gateway.
- RAG на знаннях
Індексація документів, семантичний пошук, відповіді з цитатами.
- Hardening
Спостережуваність, бекапи, ізоляція мережі, контроль вартості.
// 04
Stack
self-hosted LLMOllamavLLMBGE-M3QdrantNSSM / systemd
// 05
Пов'язане
// 06
FAQ
Скільки коштує ця послуга і коли вона окупається?#
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.
Чи інтеграція відповідає GDPR і як працює з нашими даними?#
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 чого починаємо?#
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.