Как экономить токены в AI-разработке без потери качества
Практический разбор экономии токенов в AI-разработке: маршрутизация моделей, короткий контекст, кэшируемые префиксы, subagents, effort и проверка результата.
Журнал / тематический архив
Обратная хронология публикаций.
Практический разбор экономии токенов в AI-разработке: маршрутизация моделей, короткий контекст, кэшируемые префиксы, subagents, effort и проверка результата.
Практический разбор архитектуры AI-системы: где проходит граница между оркестратором, инструментами, исполнителями, сессиями и артефактами.
Как я проектирую AI-системы по принципу микроядра и плагинов: провайдеры, артефакты, сессии, инструменты, безопасность и чек-лист внедрения.
Как проектировать AI-first продукт не как чат с моделью, а как систему: слои контекста, границы доступа, инструменты, память, проверки и сценарии отказа.
Практический разбор маршрутизации LLM: как выбирать модель под тип задачи, скорость, бюджет, приватность и отказоустойчивость без привязки всей системы к одному провайдеру.
Практический разбор: когда для автоматизации достаточно обычного скрипта, а когда нужен ИИ-агент с контекстом, памятью, инструментами и контролем качества.