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.

Почему ваши AI-расходы растут, даже если всё работает | Сетка — социальная сеть от hh.ru Почему ваши AI-расходы растут, даже если всё работает | Сетка — социальная сеть от hh.ru