ai.
Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 раза
Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 разаКейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом.Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты.История: Когда AI начал съедать бюджет
Мне 17, завтра отчисление. Пытаюсь понять, не совершаю ли я ошибку, копаясь в AI
Привет, Хабр.Меня зовут Леонид. Этот пост попытка разложить мысли по полкам, потому что завтра я, скорее всего, перестану быть студентом. Последние пару недель я не ходил на пары, и дело не в лени. Дело в том, что я, кажется, нашел что-то более важное, и теперь пытаюсь понять, не самообман ли это.
Scribe получила оценку $1,3 млрд и показывает, где ИИ действительно приносит прибыль
Стартап Scribe, специализирующийся на документации рабочих процессов, объявил о новом раунде финансирования Series C на сумму $75 млн и пост‑деньга оценке в $1,3 млрд.
Google выпустил гайд по созданию работающих AI-агентов
Google представил новый 50-страничный документ, который подробно объясняет, как создавать AI-агентов, способных эффективно работать в реальных задачах. Руководство структурировано и понятно даже для тех, кто только знакомится с агентными системами.
Год работы с AI-проектами: 4 из 5 компаний делают одни и те же ошибки. Показываю правильный путь
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Акимов, CEO Abasis.AI. Мы в последний год смотрим, как российский и не только бизнес пытается оседлать хайп-трейн с надписью «Искусственный Интеллект»И знаете, что? Чаще всего это выглядит как карго-культ. Все бегают, кричат "Надо срочно всем использовать AI! Сейчас все будут работать в 2 раза быстрее!", покупают лицензии ChatGPT и аналогов всему офису и ждут чуда. Но будем честны: у 9 из 10 компаний получается не «цифровая трансформация», а дорогостоящий «театр инноваций».
Как оценить хайп в реальных лидах: простые метрики AI-маркетинга
Главный кошмар любого предпринимателя — «сжечь» деньги на маркетинг, который не принес ни одного лида (MQL). Особенно, если ты основатель B2B‑стартапа.Ты смотришь на корпоративных гигантов вроде Salesforce или HubSpot и понимаешь, что обогнать их в любом поисковике шансов примерно ноль. Они в этой гонке 10 лет, а ты новичок на старте с деньгами инвесторов и страхом потратить их впустую.И тут тебе со всех сторон начинают предлагать «взломать» систему, обойти «старичков» и стать «экспертом» через рекомендации AI.Сразу же возникает страх:
Что такое маршрутизатор LLM?
Большие языковые модели (LLM) стали основой современных ИИ-продуктов, обеспечивая работу всего – от чат-ботов и виртуальных ассистентов до исследовательских инструментов и корпоративных решений. Но LLM различаются по сильным сторонам, ограничениям и стоимости: одни лучше в рассуждениях, другие - в креативе, коде или работе со структурированными запросами. Здесь и нужен маршрутизатор LLM.
