Audyt zużycia
Analizujemy, które funkcje, procesy i zespoły generują koszty oraz jaka jest jakość odpowiedzi w każdym z nich.
Usługi AI
Optymalizacja kosztów AI
Prowadzimy optymalizację kosztów AI w firmach, które już korzystają z modeli językowych. Analizujemy koszty API OpenAI i innych dostawców, dobieramy modele do zadań, wprowadzamy cache i routing zapytań oraz monitoring LLM w Langfuse – aby utrzymać jakość przy niższych i przewidywalnych kosztach.
Dlaczego koszty AI rosną szybciej niż korzyści
Pierwsze wdrożenia AI często powstają szybko: jeden, najmocniejszy model do wszystkich zadań, długie polecenia, cała historia rozmowy wysyłana przy każdym zapytaniu. Dopóki użytkowników jest niewielu, koszty są pomijalne. Gdy rozwiązanie zaczyna działać na skalę firmy, rachunki za API zaczynają zaskakiwać.
Do tego dochodzi brak widoczności: firma nie wie, które funkcje, zespoły czy procesy generują koszty, ani czy droższy model rzeczywiście daje lepsze wyniki. Bez danych trudno podjąć decyzję, co zoptymalizować.
Optymalizacja kosztów AI zaczyna się od pomiaru. Następnie dobieramy techniki, które obniżają koszty bez pogorszenia jakości – a wynik weryfikujemy na tych samych danych testowych.
Typowe źródła nadmiernych kosztów
- Jeden drogi model używany do prostych zadań.
- Długie polecenia i zbędny kontekst w każdym zapytaniu.
- Brak cache dla powtarzalnych pytań.
- Brak monitoringu zużycia tokenów i jakości.
- Nieograniczone pętle agentów AI.
Koszty API OpenAI i innych modeli – co optymalizujemy
Każdą zmianę weryfikujemy na zestawie testowym, aby mieć pewność, że niższy koszt nie oznacza gorszych odpowiedzi.
Dobór modeli do zadań
Prostsze zadania kierujemy do tańszych modeli, a najmocniejsze zostawiamy tam, gdzie są naprawdę potrzebne.
Routing zapytań
Automatycznie wybieramy model w zależności od rodzaju i trudności zapytania.
Cache i optymalizacja kontekstu
Ograniczamy powtarzalne zapytania, skracamy polecenia i przekazujemy modelowi tylko potrzebny kontekst.
Monitoring LLM w Langfuse
Wdrażamy monitoring kosztów, opóźnień i jakości, z podziałem na funkcje i użytkowników.
Limity i budżety
Ustalamy limity dla użytkowników, agentów i procesów oraz alerty przy przekroczeniu budżetu.
Jak przebiega optymalizacja kosztów AI
Pracujemy na danych z Twojego rozwiązania – zarówno własnego, jak i zbudowanego przez innego dostawcę.
Konsultacja
Poznajemy rozwiązanie, modele, skalę użycia i cele kosztowe firmy.
Pomiar i audyt
Wdrażamy monitoring (np. Langfuse) i zbieramy dane o kosztach, opóźnieniach i jakości.
Zestaw testowy
Przygotowujemy zestaw zapytań kontrolnych, na którym porównujemy jakość przed i po zmianach.
Optymalizacja
Wprowadzamy dobór modeli, routing, cache i skrócenie kontekstu, weryfikując efekty na zestawie testowym.
Monitoring ciągły
Ustawiamy budżety i alerty, aby koszty pozostały pod kontrolą wraz ze wzrostem użycia.
Technologie
Narzędzia do monitoringu i optymalizacji
Do monitoringu LLM wykorzystujemy Langfuse, a do cache – Redis. Pracujemy z modelami OpenAI i Anthropic, uruchamianymi bezpośrednio przez API lub w chmurach Microsoft Azure, AWS i Google Cloud.
- Langfuse
- OpenAI
- Anthropic
- Redis
- Python
- PostgreSQL
- Microsoft Azure
- AWS
- Google Cloud
Przykład zastosowania
Optymalizacja kosztów asystenta AI dla pracowników
Asystent AI w firmie szybko zyskał popularność, a wraz z nią wzrosły miesięczne rachunki za API. Każde pytanie trafiało do najdroższego modelu, razem z długą instrukcją i całą historią rozmowy.
Po wdrożeniu monitoringu okazuje się, że większość pytań to proste zapytania o procedury. Kierujemy je do tańszego modelu, wprowadzamy cache dla najczęstszych pytań i skracamy kontekst. Jakość odpowiedzi weryfikujemy na zestawie pytań testowych, a koszty śledzimy w panelu z podziałem na działy.
Scenariusz poglądowy, pokazujący typowy przebieg i zakres takiego projektu.
Najczęściej zadawane pytania
Jak obniżyć koszty API OpenAI?
Najczęściej przez dobór modeli do zadań, routing zapytań, cache, skrócenie poleceń i kontekstu oraz limity dla użytkowników i agentów. Każdą zmianę weryfikujemy na zestawie testowym.
Czy tańszy model oznacza gorsze odpowiedzi?
Nie zawsze. Dla wielu prostych zadań tańsze modele dają porównywalne wyniki. Dlatego decyzje podejmujemy na podstawie testów na Twoich danych.
Czym jest monitoring LLM?
To zbieranie danych o każdym zapytaniu do modelu: koszt, czas odpowiedzi, jakość i kontekst. Pozwala zrozumieć, gdzie powstają koszty i problemy z jakością. Wykorzystujemy do tego m.in. Langfuse.
Czy optymalizujecie rozwiązania zbudowane przez inne firmy?
Tak. Analizujemy istniejące rozwiązania niezależnie od tego, kto je zbudował, i proponujemy zmiany wraz z ich wpływem na jakość.
Czy można przewidzieć koszty AI?
Tak – dzięki monitoringowi, budżetom i alertom koszty stają się mierzalne i przewidywalne, nawet przy rosnącej liczbie użytkowników.
Doświadczenie od 2009 roku, dziś wzmocnione AI
Od 2009 roku
17 lat tworzenia aplikacji webowych klasy enterprise, systemów dedykowanych i aplikacji mobilnych.
Znajomość branż
Wiele projektów dla motoryzacji, logistyki, medycyny, gastronomii i cateringu, budownictwa oraz finansów.
Od pomysłu po utrzymanie
Doradztwo, projekt, programowanie, integracje, wdrożenie, szkolenia i dalszy rozwój w jednym miejscu.
Bezpieczeństwo danych
Rozwiązania projektowane zgodnie z RODO i AI Act, z kontrolą dostępu i przejrzystymi kosztami.