💻 Экономия токенов в production AI-систем
Для перехода от AI-демо к масштабируемым решениям рекомендуется разделять задачи на те, что требуют LLM-суждения (judgment), и те, что решаются детерминированной логикой (logic). Это позволяет снизить расходы на 80-90%.
🌍 Переход к гибридным архитектурам позволяет компаниям масштабировать AI-функционал, сохраняя предсказуемость затрат, задержек (latency) и соблюдая требования к управлению (governance).
👤 Понимание разницы между задачами для LLM и классического кода помогает проектировать дешевые системы, избегая «ловушки агентов», где каждый шаг обрабатывается нейросетью.
Источник 1: https://unmeshed.io/blog/bringing-ai-workflow-into-production-without-burning-tokens