Как выбрать LLM API для продукта и не пожалеть
Практическая методика выбора LLM API: от качества и задержки до совместимости, бюджета, отказоустойчивости и безопасной смены модели.

Разборы моделей, API-интеграций, web-данных и экономики запросов.
Практическая методика выбора LLM API: от качества и задержки до совместимости, бюджета, отказоустойчивости и безопасной смены модели.


Разбираем, как ограничить бюджет AI-агента через maxSpendKopecks, effort, число источников, scopes, идемпотентность и контроль фактической стоимости.

Практическая схема безопасного webhook для AI API: raw body, HMAC SHA-256, timestamp, защита от повторов, очередь и ротация секрета.

Пошагово подключаем OpenAI SDK к LLMTOKENAPI: меняем base URL, выбираем модель, защищаем ключ и проверяем Responses API на сервере.

Как построить RAG по внутренним документам: загрузка и очистка, разбиение на фрагменты, embeddings, retrieval, цитаты, права доступа и оценка качества.

Формулы и практические приёмы для расчёта стоимости LLM API: токены, повторные вызовы, инструменты, лимиты, резерв и стоимость успешной операции.

Разбираем производственный конвейер web scraping: выбор между scrape, map и crawl, очистка контента, идемпотентность, лимиты и контроль качества.

Как собрать AI-поиск, который находит свежие страницы, отбирает доказательства, формирует ответ с цитатами и честно сообщает о нехватке данных.

Сравниваем два протокола LLM API по структуре запроса, потоковой выдаче, инструментам и миграции без привязки продуктовой логики к одному формату.