💸 Почему ваш AI-агент жжет тысячи долларов на API?

Типичная история: собрали классного агента, запустили Agentic Loops, а в конце месяца получили счет от OpenAI или Anthropic на $5 000+.

Проблема в том, что дорогие frontier-модели часто используются для задач, где хватило бы дешевых моделей. Плюс каждое обновление модели может ломать промпты, валидаторы и бизнес-логику.

Мой знакомый Кирилл Симаков (фаундер Monosnap) нашел способ сократить расходы до 96,5%, а задержки — до 88%, сохранив качество результата.

Решение — умный прокси для LiteLLM/Bifrost:

→ сначала запрос идет на дешевую модель;
→ локальный верификатор проверяет ответ за <1 мс;
→ если есть ошибка, задача автоматически передается сильной модели вместе с логом проблемы.

В итоге дорогие модели используются только там, где это действительно нужно.

Сейчас Кирилл ищет 10–15 B2B-команд с расходами на LLM API от $1 000/мес. для бесплатного закрытого бета-теста и замера ROI.

Если вам интересно поучаствовать — напишите Кириллу в Tg: @mnsnp

Успехов вам в развитии бизнеса!