Как снизить стоимость генерации в 10 раз: локальные LLM и дешёвые провайдеры

Как снизить стоимость генерации в 10 раз: локальные LLM и дешёвые провайдеры

Разбираем пайплайн на атомы: дорогой модели не нужен весь маршрут. Для классификации, извлечения сущностей, черновиков и перефраза берите локальную LLM или дешёвый провайдер, а тяжёлую модель подключайте только на финальную сборку. Так вы режете токены там, где качество почти не проседает.

Схема работает, если заранее разложить задачи по цене и риску:
— low-risk: теги, краткие summaries, FAQ, мета-описания;
— mid-risk: структуры статей, варианты заголовков, шаблонные ответы;
— high-risk: финальная редактура, спорные факты, сложные инструкции.
На первом и втором слое достаточно дешёвого inference, на третьем — только дорогой маршрут. Масштабируем выдачу до бесконечности: один orchestrator, несколько моделей, чёткий роутинг.

Тестим связку API и баз данных: кэшируйте промпты, ответы и промежуточные артефакты. Повторные запросы без кэша — это прямой слив бюджета. Ещё один рычаг: жёсткий лимит на output tokens и отказ от длинных system prompt’ов, если задача шаблонная.

Как не словить фильтр за thin content: не гоняйте локальную модель в одиночку на публикации, которые должны приносить трафик. Пусть она делает массовую черновую работу, а в финале стоит проверка на дубли, пустые формулировки и смысловые провалы. Дешевизна без контроля качества превращает экономию в мусорный индекс.

Правильная архитектура — это не «одна дешёвая модель на всё», а маршрутизация задач по стоимости и риску.