Этап 13 из 18 · ≈ 8 ч

Стоимость и задержка

Основа с Middle

Как сделать LLM-систему дешевле и быстрее — модели, кэш, пакетная обработка, промпты.

приёмэффект
маленькая модель для простых задач, большая — для сложных (маршрутизация)в разы дешевле
кэширование префикса промптадешевле и быстрее повторные запросы
семантический кэш одинаковых вопросовмгновенный ответ, но риск неточного совпадения
короткие промпты и ограничение длины ответаменьше токенов
пакетная обработка (batch API) для фоновых задачобычно вдвое дешевле
потоковая выдачаниже воспринимаемая задержка
параллельные вызовыменьше общее время

Что важно знать

  • Считать стоимость на единицу результата (решённое обращение, обработанный документ), а не на запрос.
  • Выходные токены дороже и медленнее входных.
  • Модели рассуждений точнее, но тратят много скрытых токенов.
  • Лимиты провайдера (запросов и токенов в минуту) — очередь и ограничение параллельности.

Критерии освоения

Middle ≈ 8 ч

  • Считает стоимость на запрос и на единицу результата
  • Снижает стоимость маршрутизацией моделей, кэшем префикса и сокращением промпта
  • Снижает воспринимаемую задержку потоковой выдачей и параллельными вызовами

Практика. Снизить стоимость ответа своего ассистента минимум на 40% без падения качества на наборе оценки.

Senior ≈ 6 ч

  • Ставит и выдерживает бюджет затрат на модели для продукта

Практика. Составить модель затрат LLM-функции при росте аудитории в 10 раз и план её удешевления.

Проверка знаний

Войдите, чтобы пройти тест: сданный тест отмечает тему пройденной на карте и в ИПР.

Вопросы с собеседований

Смотреть все
Как снизить стоимость и задержку приложения на LLM?Middle

Платим и ждём за токены: меньше входа и выхода, модель по задаче, кэш, стриминг и параллельность.

Полный разбор
Как кэшировать запросы к LLM — prompt caching и семантический кэш?Middle

Prompt caching (на стороне провайдера или сервера инференса) переиспользует обработку одинакового префикса промпта — системные инструкции, документы, историю: повторные запросы дешевле и быстрее до первого токена. Точный кэш ответов — по хешу запроса…

Полный разбор
Как LLM генерирует текст и что такое KV-кэш?Middle

Генерация авторегрессивна: токен за токеном, каждый новый зависит от всех предыдущих. Prefill — параллельная обработка всего промпта (определяет время до первого токена, TTFT). Decode — по одному токену за шаг (определяет скорость печати). KV-кэш хранит ключи…

Полный разбор
Как посчитать экономику LLM-функции и доказать, что она окупается?Senior

Считать стоимость на единицу результата, а не на запрос: сколько стоит одно решённое обращение, обработанный документ, сгенерированный отчёт — с учётом токенов, повторов, инфраструктуры, ручной проверки и ошибок. Сравнить с текущей стоимостью того же…

Полный разбор
Что такое модели рассуждений и когда их стоит использовать?Middle

Модели рассуждений перед ответом генерируют цепочку размышлений (часто скрытую) — тратят больше токенов «на подумать». Это заметно повышает качество в многошаговых задачах: математика, код, планирование, сложный анализ документов. Цена — больше токенов (и…

Полный разбор
Как спланировать бюджет контекста и учесть эффект «потери середины»?Middle

Контекст делят между системным промптом, историей, найденными документами, результатами инструментов и резервом под ответ; у каждой части — свой лимит, а при переполнении заранее известно, что сокращать (старую историю — в резюме, документы — меньше и лучше…

Полный разбор
Как оценить стоимость запроса к модели в токенах?Junior

Посчитать входные токены (системный промпт + история + документы + вопрос) и выходные (ответ) токенизатором той модели, которую используете, и умножить на цены провайдера — входные и выходные токены обычно стоят по-разному, выходные дороже. Месячная стоимость…

Полный разбор

Разборы темы

← Вся карта «ИИ-инженер»

Партнёр платформы

Разбор собеседования с sotto

После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.

Разбор собеседования