Почему ваши AI-расходы растут, даже если всё работает
Один запрос. 180 000 токенов. Я это увидела и остановилась.
Я вайб-кодила тот самый сервис из прошлого поста. Запустила задачу — подключились несколько агентов, начали работать параллельно. По итогу один запрос съел 180 000 токенов.
Это не катастрофа если это тест. Это катастрофа если это продукт.
Я остановилась и посмотрела, где именно утекает. Оказалось — геолокация и отображение карты шли через нейронку. Зачем? Для этого есть API. Он делает это быстрее, точнее и без токенов вообще.
Переархитектурила. Отдала карту и геолокацию API. Нейронке оставила только то, что она реально умеет лучше.
Результат: 180 000 токенов → 3 900 на запрос.
Это один вопрос: а точно ли нейронка здесь нужна?
Большинство дорогих AI-решений ломаются именно здесь. Не потому что ИИ плохой. А потому что никто не остановился и не спросил — зачем он здесь вообще?
Вайб-кодинг снизил порог входа. Теперь каждый может запустить AI-решение. Но без технической насмотренности — ты не увидишь, где оно тихо съедает деньги.
Если хотите разобрать, где у вас ИИ тратит деньги вхолостую — напишите мне в личные. Разберём конкретный процесс.