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.
Токеномика: разбираем Big‑T нотацию на примере механики работы Yandex AI Studio
Под крылом Linux Foundation появилось новое направление — Tokenomics Foundation. Фонд выпустил проект описания «Big‑T Notation» (автор — Ден Нефф, старший архитектор облачных решений в Adobe), в котором предлагается фреймворк для оценки и управления расходами на токены в LLM‑ и агентных системах — по аналогии с Big‑O в теории алгоритмов. Токены в бюджетировании обычно относят к категории «разберёмся потом» — примерно как когда‑то на заре Интернета веб‑разработчики относились к SQL‑запросам.
Токены — новая единица бюджета. Как управлять расходами на ИИ без лимитов для сотрудников
Компании всё чаще пересматривают расходы на ИИ-инструменты. Например, Uber в 2026 году ввела лимит в $1 500 в месяц на сотрудника для каждого агентного инструмента кодинга: по данным Bloomberg, годовой бюджет на ИИ был израсходован за четыре месяца.Такая реакция понятна — чем больше команда пользуется ИИ, тем выше счёт провайдера. Но лимит на человека — это не единственный и не всегда лучший способ управлять затратами. Он не различает полезный сложный запрос и простой вызов, который случайно отправили в дорогую модель. А ещё может ограничить именно тех сотрудников, чья работа действительно выигрывает от ИИ.
В Microsoft начали сравнивать стоимость используемых сотрудниками ИИ‑инструментов
В этом году сотрудники Microsoft сравнивают не только свои зарплаты, но и объёмы использования ИИ. Внутренняя электронная таблица, с которой ознакомилось издание Business Insider, показывает, что сотни работников добровольно сообщают не только о повышении зарплаты, бонусах и акциях, но и о стоимости инструментов ИИ, которые они использовали за последний месяц. Сама компания предлагает внутренний инструмент для этого.
Разработчик сжёг токенов на $157 143, заплатив за них $400
Блогер‑разработчик OrcDev рассказал
