Архитектура контроля затрат на LLM: как спроектировать лимиты и не разориться на API

Запуск сервисов на базе генеративного ИИ в промышленную эксплуатацию часто преподносит неприятный финансовый сюрприз. На этапе прототипирования системы с небольшим набором тестовых данных затраты выглядят несущественными. Однако при выходе в продакшен и росте потока клиентских запросов расценки за API или арендные серверы резко увеличиваются. В итоге итоговая стоимость внедрения ии превышает первоначальные финансовые ожидания инженерной команды. В этой статье мы разберем технические причины…