Системная инженерная работа по снижению расходов на AI-функции в эксплуатации без потери качества.
Оптимизация расходов на AI включает измерение затрат, их распределение по функциям и сокращение. Она охватывает расходы на API моделей (Anthropic, OpenAI, Gemini), собственную инфраструктуру инференса, а также решения по промптам, контексту, оркестрации и интерфейсу продукта, от которых зависит объём вычислений на каждый результат для пользователя.
Расходы на AI-инференс растут с использованием. AI-функция за $2,000/мес на этапе раннего доступа может стоить $200,000/мес при масштабировании: не из-за изменения цены за запрос, а потому, что расходы не учитывали при проектировании. К моменту, когда счёт удивляет финансового директора, каждая новая функция уже увеличила архитектурный долг.
Skopa проверяет AI-нагрузки в эксплуатации по семислойному AI Cost Framework: выбор модели, промпт и контекст, кэширование, оркестрация, UX и интерфейс продукта, инфраструктура, управление. По результатам более чем двадцати корпоративных проектов типичное снижение стоимости инференса составляет 8×–20×. Экономия редко достигается одним приёмом: доработка оркестрации, дисциплина промпта и контекста и маршрутизация запросов между моделями вместе дают около 75% экономии. Само кэширование даёт лишь около 12%.