Когда разрабатываешь ИИ-систему, возникает соблазн подключить самую мощную модель и поручить ей всё: извлечение данных, классификацию, проверку и сложный анализ. На первый взгляд это удобно. Но при большом потоке запросов такой подход может оказаться неоправданно дорогим. Я бы начал не с выбора нейросети, а с разделения задач по сложности. Представим сервис, который ежедневно обрабатывает документы: договоры, счета и анкеты. Вместо одной универсальной модели можно построить следующий процесс. 01 / Компактная модель Извлекает нужные поля, определяет тип документа и возвращает структурированный JSON. 02 / Проверка по правилам Программа проверяет формат, обязательные поля и допустимые значения. Если всё соответствует требованиям, документ переходит к следующему этапу бизнес-процесса. 03 / Дополнительный анализ Если обнаружены ошибки или неоднозначности, система передаёт документ более мощной модели. 04 / Контроль человека Критичные решения и случаи, которые не удалось надёжно разрешить автоматически, направляются специалисту. Такой подход позволяет не использовать дорогостоящий анализ там, где достаточно более простого решения. Как проверить, есть ли реальная экономия? Я бы провёл небольшой эксперимент: взял 100 типовых документов и сравнил две архитектуры — с одной мощной моделью и с многоступенчатой обработкой. Оценивал бы: ◆ Долю правильно обработанных документов. ◆ Стоимость одного успешного результата. ◆ Количество повторных запросов. ◆ Время, потраченное на ручные исправления. При этом важно заранее определить допустимый уровень ошибок. Экономия не имеет смысла, если из-за неё снижается надёжность критичных операций. Главный вывод: оптимизировать нужно не цену запроса, а стоимость качественно выполненной задачи. Для меня именно в этом заключается инженерный подход к ИИ: не просто подключить нейросеть, а спроектировать процесс, в котором каждый инструмент выполняет подходящую ему работу. А как вы подходите к выбору модели: начинаете с качества ответов, стоимости API или архитектуры процесса? #ИИ #AIEngineering #Автоматизация #LLM