AI cost tracking — jak nekrvácet na LLM účtech

02. 12. 2024 1 min čtení CORE SYSTEMSai

Jeden PoC: $50/měsíc. Produkce pro 10K users: $15K/měsíc. Bez cost managementu AI rozpočet exploduje.

Kde mizí peníze¶

Redundantní kontext: 80% irelevantních tokenů v RAG
Zbytečný GPT-4: 70% requestů zvládne levnější model
Retry storms: Chybné requesty bez backoff
Dev waste: Testování na produkčních modelech

Optimalizace¶

Model routing: Classifier rozhodne tier — úspora 40-60%. Prompt optimization: Kratší = levnější. Semantic cache: Podobné dotazy → cached odpověď. Batch: Kde nepotřebujete real-time.

Dashboard¶

Cost per request, per user, per feature, per model. Alert na anomálie (+50% over baseline).

AI FinOps je nová disciplína¶

Sledujte náklady od dne jedna. Model routing a semantic cache jsou quick wins.

ai costllmfinopsoptimization

Související články

FinOps — jak jsme snížili cloud náklady o 40 %

Cloud bill rostl rychleji než byznys. Jak jsme zavedli FinOps praktiky a optimalizovali AWS spending.

Kubernetes cost optimization — jak ušetřit 40 % na K8s clusteru

Pokročilé techniky pro snížení nákladů na Kubernetes. Right-sizing, bin packing, karpenter a namespace quotas.

ChatGPT v enterprise — první dojmy a praktické zkušenosti

Jak jsme začali experimentovat s ChatGPT v interních procesech. Co funguje, co ne, a kde vidíme potenciál.