To usługa dla firm, które wydają coraz więcej na modele AI, ale nie mają kontroli nad routingiem zadań, kosztem per use case i ryzykiem uzależnienia od jednego dostawcy. Porządkujemy wydatki, dobór modeli i architekturę pracy z AI tak, aby koszty spadały bez utraty jakości.
Na pierwszej rozmowie ustalamy, gdzie dziś generują się koszty, jakie zespoły korzystają z modeli i czy problem dotyczy doboru modeli, promptów czy architektury.
Gdy rachunki za modele rosną szybciej niż wartość biznesowa, a zespół używa jednego modelu do wszystkiego: prostych zapytań, długich analiz i zadań specjalistycznych. Bez strategii multi-LLM trudno kontrolować koszt jednostkowy i sensownie optymalizować wykorzystanie AI.
Jeśli równolegle ważne są bezpieczeństwo danych i wybór modelu wdrożenia, zobacz także bezpieczeństwo danych i RODO w AI.
Analizujemy, które procesy generują wydatki i gdzie pojawia się przepalanie zasobów.
Porównujemy modele pod kątem jakości, szybkości i kosztu dla konkretnych use case’ów.
Projektujemy routing zadań i zasady wyboru modelu do rodzaju pracy.
Szukamy oszczędności w długości kontekstu, cache, workflowach i warstwie integracyjnej.
Szybka ocena skali problemu i wskazanie obszarów do dalszego audytu.
Analiza zużycia, modeli, integracji i kosztów na poziomie procesów.
Rekomendacja strategii multi-LLM, fallbacków i routingu.
Pomoc w implementacji zmian i monitoringu efektów.
Cykliczny przegląd kosztów i benchmarków w czasie.
Zbieramy dane o modelach, zespołach, integracjach i procesach generujących koszty.
Sprawdzamy, gdzie wysokie koszty są uzasadnione, a gdzie wynikają z braku strategii.
Dobieramy modele, routing, fallbacki i mechanizmy kontroli kosztów.
Pomagamy uruchomić nowy model pracy i mierzyć, czy koszty rzeczywiście spadają.
Najczęściej największe oszczędności pojawiają się po uporządkowaniu rodzaju zadań i dopasowaniu modelu do ich złożoności.
Firma wykorzystująca modele AI w kilku działach: wsparciu, marketingu i analizie danych.
Wszystkie zespoły korzystały z jednego, drogiego modelu niezależnie od rodzaju zadania.
Audyt zużycia, benchmarking modeli i projekt strategii multi-LLM z routingiem według typu zapytania.
Koszty stają się bardziej przewidywalne, a zespoły korzystają z modeli lepiej dopasowanych do swojej pracy.
Vendor lock-in to sytuacja, w której firma jest uzależniona od jednego dostawcy AI (np. wyłącznie OpenAI lub wyłącznie Google). Oznacza to brak możliwości łatwej zmiany dostawcy, podatność na podwyżki cen, przestoje w przypadku awarii i brak dostępu do lepszych modeli konkurencji. Strategia multi-LLM eliminuje te ryzyka przez budowę warstwy abstrakcji nad dostawcami.
Typowo 30-70% kosztów API i licencji AI. Oszczędności wynikają z dopasowania modelu do zadania - proste zadania (klasyfikacja, ekstrakcja) obsługują tanie modele (Haiku, GPT-4o mini, Gemini Flash), a drogie modele rezerwujemy tylko dla złożonych zadań. Dodatkowo optymalizacja promptów i cache'owanie mogą przynieść kolejne 10-30% oszczędności.
Zależy od obecnej architektury. Jeśli firma korzysta z API jednego dostawcy, wprowadzenie warstwy abstrakcji (AI gateway) jest stosunkowo proste - narzędzia takie jak LiteLLM czy Portkey pozwalają to zrobić w ciągu dni. Kluczowe jest testowanie jakości po przełączeniu modeli, czym zajmujemy się w ramach benchmarkingu.
Dla wielu zadań - tak. Llama 4, Mistral i Qwen osiągają wyniki porównywalne z modelami komercyjnymi w zadaniach takich jak klasyfikacja, ekstrakcja danych, generowanie standardowych treści czy code completion. Dla najbardziej złożonych zadań (zaawansowane rozumowanie, długie dokumenty) modele komercyjne wciąż mają przewagę - dlatego rekomendujemy podejście hybrydowe.
Tak - to często najbardziej kosztowny rodzaj lock-in. Zmiana modelu embeddingów wymaga przeindeksowania całej bazy wektorowej, a fine-tunowane modele nie przenoszą się między dostawcami. Pomagamy ocenić ten rodzaj lock-in i zaplanować strategię minimalizującą ryzyko - np. przez abstrakcję embeddingów, dokumentowanie procedur fine-tuningu i utrzymywanie danych treningowych w formacie uniwersalnym.
Pomożemy sprawdzić, które modele i procesy generują koszty oraz jak ułożyć sensowną strategię multi-LLM.
Zapytaj o audyt kosztów AIPo kontakcie wracamy z propozycją audytu i rekomendacją kolejnego kroku.