После недели работы с кодинг-агентом возникает вопрос: почему счёт растёт быстрее, чем объём написанного кода.Разбираю по полям usage, куда именно уходят токены. Оказывается, типов не два, а пять: обычный ввод, запись в кэш, чтение из кэша, вывод и reasoning. Последний виден не всегда, а…
Исследователи из NVIDIA, MIT и NTU поручили одному ИИ-агенту улучшать harness другого, кодинг-ассистента на базе открытого Pi. Агент перебрал 152 идеи, и 4 из них сократили расход токенов почти вдвое при той же модели. Счёт за API упал на треть, средний балл на EdgeBench снизился на 6 %. Разбираем, что такое harness, какие приёмы сработали и где у результатов слабые места. Какие 4 приёма сработали
Я собираю своего кодинг‑агента поверх моделей OpenAI. Базовый агентный цикл написал сам на Pydantic AI, и он быстро заработал. А потом начались сложные узлы: как сжимать распухший контекст, как не дать агенту делать заново уже сделанное, как понять, что он правда закончил, а не выдохся. На
У меня небольшой бюджет на AI-ассистент — $20 в месяц. Хватает, но только если понимаешь как работает тарификация. Я потратил время чтобы разобраться что именно ест токены, и написал framework который пытается решить эти проблемы. Расскажу про оба. Читать далее