Пора переезжать на локальные LLM. Или нет?
Нет большой разницы в инструментах, когда речь идет о создании простеньких чат-ботов. Но когда вы работаете над продуктом посерьезнее, например создаете сложного AI-агента или работаете с чувствительными данными, облачные LLM начинают выставлять счета. И не только финансовые.Что если переход на локальную инфраструктуру (вроде Ollama) это решение, которое не просто поможет сэкономить, но изменит саму динамику разработки?Налог на итерацию
Как мы создали open-source кодового агента, работающего с любыми локальными моделями
PocketCoder: история созданияСтыдно признаться, но я все больше и больше отдаю все на откуп LLM моделям, позволяя им глубже интегрироваться в мои задачи. Внутри постоянный страх, что навык уйдёт - забуду, как писать, как читать, как вообще понимать код. Но с другой стороны, все эти современные инструменты не оставляют другого выбора, как просто брать и интегрировать в свои проекты.Три недели назад нашей команде из BVM пришёл коллективный счёт на Claude Code в размере $120. Честно говоря, мы платим за подписку уже год, не считая редких API-запросов, которые растворились на фоне такой большой для нас суммы денег.
Локальная LLM: гадкий утенок в мире прекрасных лебедей
Сравнительный анализ локальных и облачных LLMВсем привет! Я — Иван, инженер по разработке AI-систем CodeInside. Мы разрабатываем и внедряем кастомные AI-решения — от интеллектуальных поисковых систем на основе RAG до специализированных AI-агентов и ассистентов для автоматизации процессов в бизнесе и промышленности.
