Помните нашу предыдущую статью, в которой мы обсуждали сэмплирование как эффективный инструмент для снижения затрат на мониторинг? Тогда мы сделали акцент на том, как выборочная запись трейсoв позволяет резко сократить объёмы хранимых данных — и, соответственно, расходы на серверы и хранилища. Однако сэмплирование, каким бы эффективным оно ни было, — это лишь вершина айсберга.Хотелось бы иметь возможность по щелчку пальцев, сократить затраты на инфраструктуру мониторинга минимум вдвое... Узнать как
Кейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом.Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты. Читать далее
Современные ИТ-системы растут как на дрожжах: больше сервисов, сложнее архитектура, больше зависимости между компонентами. И вместе с этим растет наша потребность в данных — логах, трейсах, метриках, событиях. Ведь чтобы понять, что происходит внутри системы, и быстро устранять проблемы, нам нужно не просто собирать данные, но и строить между ними корреляции. Итог? Данных становится так много, что их объемы начинают работать против нас. Читать далее
AI может помочь снизить затраты, ускорить процессы или увеличить выручку. Однако, чтобы экономика проекта сходилась, нужно не только уметь качественно оценивать потенциальный эффект, но и уметь контролировать затраты.Цель статьи — показать, как минимизировать расходы на AI-проект.Дисклеймер: Рынок GenAI очень динамичен, и цены могут быстро меняться. Цены актуальны на момент написания (середина 2025 года) и могут измениться. Читать далее