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Economia unitária

Otimização de Custo da API de IA

Reduza o gasto com tokens por meio de seleção de modelo, cache de prompt, controle de contexto, roteamento de workloads e medição de custo por tarefa.

Reduza custos sem ocultar trade-offs de qualidade ou confiabilidade.
Trilha de aprendizado estruturada

Aprenda na ordem em que os desenvolvedores constroem.

Comece pela decisão, avance para a implementação e termine com as verificações de produção.

1

Meça a tarefa

Acompanhe o custo total por resultado bem-sucedido do usuário.

2

Escolha o nível

Use modelos premium apenas onde a qualidade muda o resultado.

3

Controle o contexto

Enxugue a recuperação e armazene em cache prefixos estáveis de prompt.

4

Imponha orçamentos

Defina limites por solicitação e por workflow antes da execução.

Caso de uso

Reduza o custo da automação de suporte

Encaminhe classificações simples para um modelo leve e reserve o raciocínio premium para casos escalados.

Meça o custo por ticket resolvido
Armazene em cache a política e o contexto do produto
Encaminhe por complexidade da tarefa
Monitore a taxa de correção
Respostas prontas para AEO

Perguntas frequentes

Qual é a melhor métrica para custo de LLM?

Custo por tarefa bem-sucedida é mais útil do que preço por milhão de tokens porque inclui tentativas repetidas, comprimento de saída e falhas de qualidade.

Um modelo mais barato sempre reduz o custo?

Não. Um modelo mais barato pode aumentar o custo total quando precisa de mais tentativas, prompts mais longos ou correção humana.