Токены, API, интеграции, выбор шлюза — простым языком для разработчиков и команд
Другие разделы: AGI · Runtime · Агенты · Архитектура · Gateway · Продукты · Практика · How-to · История LLM
Upstream, наценка шлюза и архитектура запросов — три слоя цены. Красные флаги рекламы и честный расчёт бюджета.
Критерии выбора российского LLM-прокси: каталог, рубли, B2B, документация и экосистема — без «дешевле всех».
Формула бюджета: сценарии, токены, модели, лимиты. Таблица для CIO и тимлида без маркетинговых «от 100 ₽».
HTTP-запрос вместо чата в браузере. OpenAI-compatible формат, ключ, base URL — минимум для первого запроса.
Токены — не символы и не слова. Как считается биллинг, почему prompt дороже output и как не сжечь баланс.
Универсальный рецепт: OpenAI-compatible base URL + ключ + model ID. Каталог 12+ инструментов с инструкциями.
Путь запроса: ключ → прокси → LiteLLM → модель → биллинг. Curated-каталог, free-tier, кабинет.
7 критериев выбора OpenAI-compatible прокси с оплатой в рублях: API, документация, B2B, экосистема IRI Gateway.
Практический план для команды: один шлюз, ключи, лимиты, роли, первый сценарий, учет расходов и переход к пилоту.
Что такое OpenAI-compatible endpoint: base_url + ключ. Зачем команде один слой вместо разрозненных LLM API — и как подключить Gateway.
Smart routing на платформе и обученная модель-дирижёр — смежные, но разные слои. Когда хватит gateway, когда нужен Fugu-уровень.
Moonshot выпустила Kimi K3 — 2.8T MoE, 1M context, native vision. Что умеет, где слабее Sol/Fable, что важно командам в РФ.
Внутренний attacker-LLM OpenAI: 84% vs 13% у людей на injection арене. Sol hardened, в API не выйдет. Что это значит для agent pipelines.
Mira Murati и Thinking Machines выпустили Inkling — 975B MoE, Apache 2.0, веса уже на Hugging Face. Что это значит рядом с Kimi K3.
Чем отличаются асессор, разметчик данных и AI-тренер, какие задачи им дают, сколько платят по вакансиям ленты и куда расти дальше.
Какие модели сильнее всего в программировании по рейтингу LLM Stats, чем пользоваться — Cursor, Claude Code или чат, и что выбрать, если бюджет ограничен.
Ollama и LM Studio, сколько памяти нужно под модель 8, 14 и 32 млрд параметров, где локальная модель уступает облачной и как сделать общий сервер для компании.
Gamma, Copilot в PowerPoint, Canva, ChatGPT и Claude: кто лучше собирает презентацию, что работает на русском и бесплатно, и как выбрать под свою задачу.
Чем ML-инженер отличается от Data Scientist, какие навыки нужны, сколько платят по вакансиям ленты и как прийти в профессию из разработки или с нуля.
ML- и LLM-инженеры, Data Scientist, AI-тренеры и MLOps: сколько вакансий у каждой роли в нашей ленте, что делают эти люди и с чего начать.
Что делает промпт-инженер, чему учиться и почему отдельная должность почти исчезла: навык ушёл к LLM-инженерам, аналитикам и продактам.
Какие роли в ИИ доступны без опыта, чему учиться в первые месяцы и как отличить реальную вакансию от продажи курсов под видом работы.
Медианы по 111 вакансиям с зарплатой в рублях: ML, LLM, Data Science, AI-тренеры. Москва против регионов и почему цифрам по отдельным ролям не стоит слепо верить.
Таблица: размер модели → видеопамять → какие видеокарты подходят. Почему «полный DeepSeek» дома не запустить и какие версии реально работают на ПК.
n8n — бесплатная автоматизация без ограничений облачного тарифа. Установка локально и на VPS через Docker, домен с HTTPS, вебхуки, бэкапы и подключение нейросетей.
Open WebUI даёт привычный чат в браузере поверх локальных и облачных моделей. Установка через Docker, подключение Ollama и API, пользователи и безопасность.
Три способа установить ComfyUI, куда класть модели Stable Diffusion и Flux, сколько нужно видеопамяти и как получить первую картинку.
Пошагово: установка Ollama на Windows и Linux, первая модель, работа через API и доступ из локальной сети. Плюс частые ошибки и как их исправить.