Миф об одной модели: почему реальные ИИ-задачи требуют оркестрации Выбор одной нейросети для бизнеса — это путь к сливу бюджета. Реальная эффективность кроется в умной маршрутизации сотен запросов между разными моделями. Один страховой кейс с анализом повреждений бампера и проверкой полиса требует не одного обращения к ИИ, а 40 и более вызовов. Использование мощной модели для простых задач — это экономическое самоубийство, в то время как попытка сэкономить на анализе мошеннических схем ведет к ошибкам. Компании переходят от выбора конкретного LLM-решения к управлению инфраструктурой размещения, где на кону стоит не только качество ответа, но и колоссальная разница в затратах на токены. По данным Gartner, агентные модели потребляют в 5–30 раз больше токенов, чем обычные чат-боты. 🔗 Пер…
Читать целиком