FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI →
Юнит-экономика

Оптимизация затрат на AI API

Сократите расходы на токены с помощью выбора модели, кэширования промптов, контроля контекста, маршрутизации нагрузок и измерения стоимости на задачу.

Снизьте затраты, не скрывая компромиссы по качеству или надежности.
Структурированный путь обучения

Учитесь в том порядке, в котором разработчики создают продукты.

Начните с принятия решения, перейдите к реализации и завершите проверками перед запуском в продакшен.

1

Измерьте задачу

Отслеживайте общую стоимость на каждый успешный пользовательский результат.

2

Выберите уровень

Используйте премиальные модели только там, где качество меняет результат.

3

Контролируйте контекст

Сокращайте retrieval и кэшируйте стабильные префиксы промпта.

4

Вводите бюджеты

Задавайте лимиты на запрос и на рабочий процесс до выполнения.

Сценарий использования

Снизьте стоимость автоматизации поддержки

Маршрутизируйте простую классификацию на легкую модель и оставляйте премиальное рассуждение для эскалированных случаев.

Измеряйте стоимость на закрытый тикет
Кэшируйте политику и контекст продукта
Маршрутизируйте по сложности задачи
Отслеживайте долю исправлений
Ответы, готовые для AEO

Часто задаваемые вопросы

Какая метрика лучше всего подходит для стоимости LLM?

Стоимость на успешную задачу полезнее, чем цена за миллион токенов, потому что она учитывает повторы, длину вывода и ошибки качества.

Всегда ли более дешевая модель снижает затраты?

Нет. Более дешевая модель может увеличить общую стоимость, если ей нужны дополнительные повторы, более длинные промпты или ручная коррекция.