Одна цифра в двух смыслах: читаю whitepaper Сбера про AI-Disrupt PDLC со своей телеметрией в руках
В мае Сбер выпустил whitepaper “AI-Disrupt PDLC” - документ о том, как перестраивать жизненный цикл разработки вокруг намерения человека. В сентябре Олег Бунин разобрал его на Хабре, отделив инженерную рамку от продуктовой витрины.Меня в этом документе зацепили числа про стоимость агентной работы, потому что у меня на диске лежит телеметрия: я веду всю работу агентными инструментами, и логи пишутся сами. Я скачал обе версии whitepaper - короткую и полную на 175 страниц - посчитал свой расход и сел сравнивать.Главное, что я нашел, относится к самому документу:
Как я понял, что делаю x16 на Cursor — и почему убрали цену
Холмс, у меня к вам дело, и начинается оно, как все скучные дела, с бухгалтерии.Я плачу за Cursor $60 в месяц. На днях я открыл страницу расходов, чтобы посмотреть, много ли я потратил за неделю, и обнаружил, что смотреть там абсолютно не на что. Вижу 321 запрос, и напротив каждого — слово «Included», то есть «включено», и ни одной суммы.Сначала я решил, что это глюк сайта. Потом выяснил, что нет: цифры убрали намеренно, полтора месяца назад, и компания объяснила, почему. Объяснение взволновало меня. Доллары в реальных расходах часто оказывались больше, чем стоит сам план, и это смущало людей.
Разработчик Codex: запуск большого количества ИИ‑агентов только увеличивает расход токенов
Разработчик OpenAI Codex Эрик Провенчер поделился своим наблюдением: по его словам, параллельный запуск большого количества ИИ‑агентов часто лишь резко увеличивает расход токенов, но не улучшает результат.
OpenAI рассказала о тратах своих исследователей на ИИ‑агентов для кодирования
OpenAI опубликовала пост, в котором рассказала, сколько её исследователи расходуют на ИИ‑агентов для написания кода. Так, самые продвинутые юзеры среди них тратят на токены более $7 тысяч в день.
Куда уходят токены у кодинг-агента: разбираем счёт по полям usage
В прошлый раз я разбирал, куда именно ходит Claude Code и какие бывают ключи. Логичное продолжение — куда уходят деньги. Потому что первый вопрос, который возникает после недели работы с агентом: почему счёт растёт быстрее, чем кажется по объёму кода.Ниже — разбор по полям usage, механика кэша и правила, которые у меня реально срезали расход. Без магии, всё проверяется в ответе API.Из чего состоит счётТокены, за которые вы платите, делятся не на два типа, а минимум на пять:ТипЧто этоПорядок ценыInput (miss)
«Уберу перед пушем» и другие способы потерять секреты. Чек-лист для самопроверки
TL;DR; Разбираем базовую, но от этого не менее болезненную тему: что такое секреты, почему разработчики с завидным упорством продолжают их коммитить, где таятся главные дыры и как один забытый токен может обернуться миллионными убытками для бизнеса.Всё тайное становится явным
В McKinsey начали информировать сотрудников о перерасходе ИИ‑токенов
В McKinsey решили бороться с перерасходом ИИ‑токенов не введением жёстких лимитов, а информирование сотрудников.
Параллельные AI-агенты: что проверил на практике и когда они действительно полезны
Когда в работе появляется несколько независимых задач, возникает очевидная идея - "почему бы не поручить их разным AI-агентам одновременно, вместо того чтобы ждать, пока один агент закончит все по очереди?"И у этой идеи сразу два преимущества: работа завершится быстрее, каждая задача получит отдельный контекст и не будет перегружена результатами предыдущих этапов. Но у такого подхода есть обратная сторона - несколько агентов могут потреблять больше токенов, стоить дороже и оставлять после себя результаты, которые еще нужно правильно собрать и проверить.
Дело о взрыве контекста: поиск случайного гостя, который захотел остаться
Всё началось со странной потери скорости решения задач.Сначала я думал, что это чисто субъективное наблюдение. Проекты развиваются, документация растёт, архитектурных связей становится больше. Значит, AI-агенту нужно прочитать больше файлов, удержать больше решений и проверить больше зависимостей. Контекст растёт — время выполнения задач тоже растёт. Вроде бы всё логично.
Хакеры научились красть токены Claude у подписчиков сервиса
Независимый консультант по ИИ из Великобритании Грант Де Свардт рассказал, как неизвестные украли токены из его учётной записи Claude Max 20x. Их расход продолжал расти даже тогда, когда исследователь не пользовался сервисом.
