Получить доступ

Стоимость и задержка

Основа с Middle

Как сделать LLM-систему дешевле и быстрее — модели, кэш, пакетная обработка, промпты.

приёмэффект
маленькая модель для простых задач, большая — для сложных (маршрутизация)в разы дешевле
кэширование префикса промптадешевле и быстрее повторные запросы
семантический кэш одинаковых вопросовмгновенный ответ, но риск неточного совпадения
короткие промпты и ограничение длины ответаменьше токенов
пакетная обработка (batch API) для фоновых задачобычно вдвое дешевле
потоковая выдачаниже воспринимаемая задержка
параллельные вызовыменьше общее время

Что важно знать

  • Считать стоимость на единицу результата (решённое обращение, обработанный документ), а не на запрос.
  • Выходные токены дороже и медленнее входных.
  • Модели рассуждений точнее, но тратят много скрытых токенов.
  • Лимиты провайдера (запросов и токенов в минуту) — очередь и ограничение параллельности.

Критерии освоения

Middle ≈ 8 ч

  • Считает стоимость на запрос и на единицу результата
  • Снижает стоимость маршрутизацией моделей, кэшем префикса и сокращением промпта
  • Снижает воспринимаемую задержку потоковой выдачей и параллельными вызовами

Практика. Снизить стоимость ответа своего ассистента минимум на 40% без падения качества на наборе оценки.

Senior ≈ 6 ч

  • Ставит и выдерживает бюджет затрат на модели для продукта

Практика. Составить модель затрат LLM-функции при росте аудитории в 10 раз и план её удешевления.

Вопросы с собеседований

← Вся карта «ИИ-инженер»

Закрытая бета

Знать тему — половина дела

На живом собеседовании sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план. Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.

  • Промокод на 2 часа — сверх пробных 30 минут
  • Программа для Windows — скачать сразу, войти — через Яндекс ID или VK ID
  • Прямая связь с разработчиком: что улучшить — сделаем