API.
Внедряем Gemini во все поля ввода Windows: Бесплатно, без смс и с обходом ограничений
Привет, Хабр! Меня зовут Виталий, я графический дизайнер, который однажды устал переключаться между окнами, чтобы перевести текст и исправлять опечатки с ошибками в очередном сообщении. Полгода назад я писал о первой версии ClipGen — утилиты, которая живет в буфере обмена и по хоткею скармливает выделенный текст нейронке (Gemini). Выделил → Ctrl+F1 → Текст исправился. Быстро, бесплатно, сердито. Тогда жизнь была прекрасна: Google давал 1000 бесплатных запросов в сутки на модели Gemini. Но недавно «корпорация добра» закрутила гайки
Фактчекинг за $0.09: GPT-5-mini + Perplexity sonar-pro в продакшене
Новости противоречат друг другу. Один источник пишет «завод встал», второй — «встала первая линия», третий копипастит статью двухлетней давности. Когда через твой пайплайн проходят сотни таких новостей в сутки, ручная верификация перестаёт масштабироваться.Мы столкнулись с этим при построении новостного пайплайна StatCar — нишевого СМИ об автомобилях. Стандартные LLM не подходят — их знания устаревают на момент обучения. Вариант «LLM + web_search tool» рассматривали, но отказались: дороже и менее эффективно. Perplexity заточен под поиск — это его core competency.
Claude Opus 4.5: как Anthropic сделала флагманскую модель в 3 раза дешевле и при этом умнее
24 ноября 2025 года Anthropic выстрелила релизом Claude Opus 4.5 — модели, которая переписывает правила игры для всех, кто использует LLM в production. Главная фишка? Цена упала в 3 раза, а качество выросло. Звучит как маркетинг, но цифры говорят сами за себя.Разбираем, что реально изменилось, смотрим независимые бенчмарки и прикидываем, сколько это сэкономит вашей команде.TL;DR для тех, кто спешит 💰 Цена: $5/1M input tokens (было $15) — снижение в 3 раза⚡ Скорость: задачи, на которые уходило 2 часа, решаются за 30 минут🎯 Качество: 80.9% на SWE-bench (лучше GPT-4 и Gemini)🛡️ Безопасность: в 4.6 раза устойчивее к prompt injection, чем GPT-5.1
Контроль качества переводов на основе ИИ
А вы задумываетесь иногда, что вот хочется что-то сделать такое, чтобы как-то выбиться из общей массы разработчиков? Сейчас придумаю идею, реализую, стану зарабатывать много денег? Все же так думают? Или только я один.
Укрощаем зоопарк API: универсальный Python-клиент для GigaChat, YandexGPT и локальных моделей (v0.5.0)
Привет, Хабр! 👋Если вы пробовали внедрять российские LLM в свои проекты, то наверняка сталкивались с "зоопарком" API. У GigaChat — OAuth2 и свои эндпоинты, у YandexGPT — IAM-токены и gRPC/REST, у локальных моделей через Ollama — третий формат.В какой-то момент мне надоело писать бесконечные if provider == 'gigachat': ... elif provider == 'yandex': ..., и я решил создать универсальный слой абстракции.Так появился Multi-LLM Orchestrator — open-source библиотека, которая позволяет работать с разными LLM через единый интерфейс, поддерживает умный роутинг и автоматический fallback (переключение на другую модель при ошибке).
Разрабатываю MCP интеграции к платформе AI агентов — ключевые моменты
AI технологии меняются так быстро, что каждые несколько месяцев задаешься вопросом: чем сейчас лучше всего заняться в этой индустрии? И ответ каждый раз новый. Я недавно понял, что сейчас самое время заняться MCP — протоколом контекста моделей, и открыть возможности внешних интеграций для моих AI агентов. По мере того, как растет количество публично доступных MCP серверов, разница между агентом с MCP-адаптером и без такового приближается к разнице между компьютером с интернетом и без.
Как я внедрил агента в бекенд-прод для решения рутинных задач
TL;DRМы собрали рабочего ИИ-агента-разработчика, который сам анализирует задачи в Jira, уточняет детали, пишет код, запускает сборку, фиксит ошибки, создаёт MR в GitLab и отправляет его человеку на ревью. Он работает параллельно на нескольких задачах, благодаря чему суммарное время выполнения пачки задач падает почти втрое. Команда избавилась от рутины, а скорость разработки выросла без расширения штата.Использовали: Ollama + Qwen3 Coder, PostgreSQL, Docker, GitLab/Jira API, систему строгих JSON-действий.Столкнулись с контекстом, "галлюцинациями", GPU и самовольными правками кода - всё решаемо архитектурой.
Amazon и Google анонсировали сетевую службу Multicloud и открытый API для обеспечения взаимодействия
Amazon и Google представили совместно разработанный мультиоблачный сетевой сервис Multicloud. Это позволит удовлетворить растущий спрос на надежное подключение даже при сбоях интернета.
Публичные репозитории GitLab раскрыли более 17 000 секретов
Лидерами стали учётные данные Google Cloud Platform (более 5200), за ними следуют ключи MongoDB, токены Telegram-ботов и OpenAI
