LearnAI
Модуль 6 · Продакшн AI-приложений (Pro) · Урок 1/5
Задача

Контроль расходов на AI

Как снизить расходы, не убив качество? Верни JSON {"tactics": [список из 2+ приёмов], "why": "кратко"}.

Первое, что спрашивает бизнес
💡 Кусочек теории

AI-вызовы стоят денег за каждый токен — на потоке это главная статья расходов продукта. Наивная схема «всё гоним через самую мощную модель» разоряет. Рычаги экономии: направлять простые задачи на дешёвую/быструю модель, а флагман беречь для сложных (роутинг); кэшировать повторяющиеся ответы и промпты; ограничивать max_tokens, чтобы модель не растекалась; резать лишний контекст в промпте (каждый лишний токен — деньги на каждом запросе); группировать запросы (batch), где можно. Правило: 80% запросов обычно простые — гнать их через флагман расточительно. Считай стоимость на 1000 запросов ещё до запуска.

Как оценивается · проходной 70

  • 1Валидный JSON без текста вокруг30%
  • 2Есть массив tactics и why35%
  • 32+ рычага: дешёвая модель/роутинг, кэш, лимит токенов, обрезка контекста35%
Твой промптClaude ⌄
Ответ модели
Здесь появится ответ модели…