бизнес 22 июл 2026 1 мин

Как построить AI-продукт на модели, которую вы реально можете себе позволить

Статья о том, как не разориться на инференсе при запуске AI-продукта. Автор объясняет, почему демо на топовой модели превращается в финансовую катастрофу при масштабировании, и показывает конкретную архитектуру для снижения затрат в 10 раз без потери качества.

Обязательное чтение для всех, кто запускает customer-facing AI-продукт. Автор даёт конкретную production-архитектуру 2026 года со стеком (классификатор, retrieval, кэширование, routing), которая снижает cost per query с $0.50 до $0.01–0.10 без исследовательских прорывов — всё доступно сегодня.

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.

О чём статья

Классическая ошибка: демо работает на лучшей модели, но при масштабировании с 50 до 5000 пользователей счёт растёт с $40 до $40,000 в месяц
Рабочая схема: 70% запросов обрабатывает дешёвая модель, 25% — средняя, 5% — дорогая frontier-модель; классификатор определяет маршрут за 1/100 стоимости
Prompt caching у Anthropic и OpenAI снижает входную стоимость на 60–90% одной строчкой конфига — повторные вызовы стоят 10% от первого
При объёме >5М запросов в месяц выгоднее арендовать собственный GPU (H100 за $1,460/мес) вместо API