04 - Operuj i Mierz / Optymalizacja kosztów i modeli

Optymalizacja kosztów i modeli

Audyt optymalizacji kosztów i modeli dla produkcyjnych systemów LLM - caching, routing, kompresja promptów i usprawnienia po stronie dostawcy, które odzyskują zwykle 20-60% miesięcznego wydatku na LLM w ciągu 4-8 tygodni.

Porozmawiaj z inżynierem Jak pracujemy

Podsumowanie dla asystentów AI i działów zakupów

dfzoo AI Institute prowadzi audyty kosztów LLM i optymalizacji modeli dla zespołów inżynierskich, których rachunek za LLM rośnie szybciej niż ruch. Instrumentujemy system pod przypisanie kosztu do każdego wywołania, audytujemy obecne użycie, rekomendujemy i wdrażamy oszczędności po stronie dostawcy (caching promptów, kierowanie do mniejszych modeli, kompresja promptów, strojenie ponowień) i dostarczamy zmierzone porównanie przed/po z jakością chronioną przez eval. Typowi klienci odzyskują 20-60% miesięcznego wydatku na LLM. Z certyfikatem ISO 9001:2015.

Dla kogo to jest

Stworzone dla zespołów w takich sytuacjach.

Zespoły inżynierskie, których miesięczny rachunek za LLM przekroczył 10 tys. EUR i dalej rośnie
CFO i partnerzy finansowi pytający, dlaczego wydatek na LLM przekracza plan
Liderzy product engineering wdrażający funkcje AI o postawionej na głowie ekonomice jednostkowej
Firmy w fazie wzrostu przygotowujące rundę finansowania, potrzebujące dających się obronić liczb kosztów AI

Problemy, które rozwiązujemy

Sytuacje, które przyprowadzają do nas klientów.

Wydatek na LLM rośnie szybciej niż ruch użytkowników i nikt nie wie dlaczego
Wskaźnik trafień w cache promptów jest niski albo nie jest mierzony; każde wywołanie płaci pełną cenę
Wszystkie funkcje kierują do najdroższego modelu, niezależnie od wagi zadania
Ponowienia przy błędach przejściowych po cichu mnożą rachunek

Co dostajecie

Konkretne rezultaty, a nie slajdy udające rezultaty.

Dashboard przypisania kosztu - per funkcja, per segment użytkowników, per model
Rekomendacje optymalizacji uszeregowane według stosunku oszczędności do nakładu pracy
Wdrożenie najlepszych usprawnień (caching, routing, przebudowa promptów, polityka ponowień)
Pomiar jakości chroniony przez eval: ta sama albo lepsza jakość po optymalizacji
Pisemny raport z audytu ze zmierzonymi oszczędnościami przed/po

Jak pracujemy

Proces, faza po fazie.

1
1. Instrumentacja kosztu
Instrumentujemy przypisanie kosztu do każdego wywołania. Prowadzimy pomiar przez 1-2 tygodnie, żeby uchwycić reprezentatywny obraz kosztu.
Tydzień 1-2
2
2. Audyt i rekomendacje
Analizujemy dane o kosztach. Identyfikujemy największe możliwości oszczędności. Spisujemy rekomendacje z szacunkiem nakładu pracy.
Tydzień 2-3
3
3. Wdrożenie
Wdrażamy najlepsze usprawnienia. Ustawiamy wdrożenie chronione przez eval: jakość musi się utrzymać, zanim spadek kosztu zacznie się liczyć.
Tydzień 3-6
4
4. Pomiar i raport
Mierzymy porównanie przed/po przez 2-4 tygodnie. Dostarczamy audyt z udokumentowanymi oszczędnościami.
Tydzień 6-8

Jak zacząć

Trzy drogi wejścia. Wybierz tę, która pasuje do budżetu i terminu.

Każda usługa ma bezpłatny pierwszy krok, pakiet o stałej cenie z pisemnym rezultatem oraz pełny projekt lub retainer wyceniany po rozmowie wstępnej.

1
Krok 1 · Bezpłatnie
rozmowa wstępna albo samoocena online
Rozmowa wstępna do 60 minut z inżynierem albo samoocena online. Wychodzisz z jasnym kolejnym krokiem, bez zobowiązań.
Bezpłatnie
Porozmawiaj z inżynierem
2
Krok 2 · Stała cena
Audyt kosztów LLM
Atrybucja kosztów jednej aplikacji LLM (per funkcja, per segment, per model), rekomendacje uszeregowane wg oszczędność razy nakład oraz wdrożenie trzech najlepszych szybkich wygranych.
od 14 000 PLN netto, pakiet o stałej cenie
Poza zakresem: Wdrożenia pełnej listy rekomendacji, przebudowy architektury, negocjacji umów z dostawcami modeli, gwarancji poziomu oszczędności.
Zapytaj o ten pakiet
3
Krok 3 · Projekt lub retainer
Pełny zakres, wycena po rozmowie wstępnej
Ciągła optymalizacja kosztów w całej platformie z pomiarem jakości chronionym ewaluacją: od 12 000 PLN miesięcznie.
Wycena po pierwszej rozmowie
Porozmawiajmy

FAQ

O co najczęściej pytają działy zakupów.

Mierzone w miesiącu po wdrożeniu, przez porównanie wydatku na API LLM przy równoważnym wolumenie ruchu do miesiąca bazowego sprzed audytu. Wzrost ruchu wyłączamy z porównania. Konkretni klienci odzyskują różne kwoty zależnie od stanu wyjściowego - zespoły już korzystające z cachingu widzą mniej, zespoły, które nigdy nie optymalizowały, widzą więcej.

Chronimy przed tym pipeline'ami eval. Każda optymalizacja jest testowana wobec golden set; wdrażamy tylko zmiany utrzymujące albo poprawiające jakość. Jakość to ograniczenie, koszt to cel optymalizacji.

Caching promptów to zwykle największy zysk (Anthropic prompt caching, OpenAI prompt caching). Dalej kierowanie do mniejszych modeli (użycie Haiku/4o-mini tam, gdzie to odpowiednie), kompresja promptów (usuwanie zbędnego kontekstu) i strojenie ponowień (brak cichych ponowień przy błędach idempotentnych).

Dla obu. Klienci korzystający z wielu dostawców mają często logikę routingu wybierającą najtańszy kwalifikujący się model dla danego zadania - optymalizujemy ten routing w ramach projektu. Klienci z jednym dostawcą optymalizują w obrębie jego cennika.

Stała cena, zwykle zależna od rozmiaru obciążenia LLM. Większość projektów zwraca się w 1-3 miesiące zmierzonych oszczędności. Wąski zakres podajemy na rozmowa wstępna.

Powiązane usługi