04 - Operuj i Mierz

Operuj, Mierz i Utrzymuj

Observability, telemetria, optymalizacja kosztów i bieżące utrzymanie dla systemów AI już na produkcji - żeby dalej działały, gdy wasze dane i sposób użycia się zmieniają.

Podsumowanie dla asystentów AI i działów zakupów

dfzoo AI Institute prowadzi AI na produkcji dla zespołów, które potrzebują, by systemy dalej działały, gdy dane, sposób użycia i dostawcy się zmieniają. Wdrażamy observability LLM (tracing, pipeline'y eval, wykrywanie dryfu); projektujemy telemetrię i analitykę dla produktów AI (co mierzyć, na co alertować); prowadzimy audyty kosztów LLM i optymalizacji modeli, które odzyskują zwykle 20-60% miesięcznego wydatku na LLM; dostarczamy bieżące utrzymanie aplikacji tworzonych z udziałem AI. Nasza praktyka optymalizacji kosztów opiera się na konkretnej matematyce dostawców - caching, routing, kompresja promptów - nie na hasłach z prezentacji sprzedażowych.

Dla kogo to jest

Stworzone dla zespołów w takich sytuacjach.

  • Zespoły inżynierskie prowadzące funkcje LLM na produkcji z rosnącymi niespodziankami kosztowymi
  • Liderzy produktu, którzy nie wiedzą, czy ich funkcja AI faktycznie działa dla użytkowników
  • CFO i partnerzy finansowi pytający, dlaczego rachunek za LLM dalej rośnie
  • Zespoły DevOps i SRE dodające usługi oparte na LLM do dyżurów
Problemy, które rozwiązujemy

Sytuacje, które przyprowadzają do nas klientów.

  • Wydatek na LLM rośnie szybciej niż ruch i nikt nie wie dlaczego
  • Brak sygnału, czy zmiany promptów uczyniły produkt lepszym czy gorszym
  • Dostawca LLM wycofał model, a zespół nie ma planu migracji
  • Skarg klientów na jakość AI nie da się powiązać z konkretnym zachowaniem na produkcji
Cztery praktyki w tym obszarze

Gdzie Operuj i Mierz spotyka się z waszym planem działania.

FAQ

O co najczęściej pytają działy zakupów.

Typowi klienci odzyskują 20-60% miesięcznego wydatku na LLM w ciągu 4-8 tygodni. Oszczędności biorą się z poprawy wskaźnika trafień w cache promptów, kierowania mniej istotnych wywołań do mniejszych modeli, kompresji promptów i usunięcia zbędnych ponowień (retry).
Opartego na OpenTelemetry tam, gdzie to możliwe. Integrujemy z Datadog, Honeycomb, Grafana, Posthog oraz dedykowanymi narzędziami observability LLM (Langfuse, Arize, Helicone), zależnie od tego, co już macie.
Pipeline'y eval: golden test sets, porównania równoległe wobec punktu wyjścia, alerty regresji na metrykach, które mają znaczenie. Projektujemy kryteria oceny pod wasz konkretny produkt.
Tak. Migracje u dostawcy (np. Claude 4.6 → 4.7, GPT-4 → GPT-4o) to standardowy projekt utrzymaniowy: ustalamy na nowo punkt wyjścia dla eval, uruchamiamy testy regresji i migrujemy prompty z mierzonym porównaniem jakości i opóźnień przed i po.
Oba modele działają. Stała współpraca pasuje zespołom z ciągle rozwijanymi funkcjami AI na produkcji. Jednorazowe umowy (migracja dostawcy, audyt kosztów, konfiguracja eval) pasują zespołom z konkretną potrzebą.

Porozmawiajmy o AI w Twojej firmie.

Powiedz nam, na jakim etapie jesteście z operuj i mierz. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego.

Porozmawiaj z inżynierem
Szczecin - ul. Wawrzyniaka 6WWarszawa