Единый API
Общий интерфейс подключения AI-агентов и приложений к настроенным каналам моделей.
LLM ROUTER / УПРАВЛЯЕМЫЙ ДОСТУП К МОДЕЛЯМ
Соединяем агентов и приложения с моделями через общий API. Настраиваем доступ, разделяем потоки задач и показываем, куда уходят вычисления и бюджет.
Рассчитать сценарий экономии↗Компания управляет доступом к AI как частью своей системы.
За приложениями закрепляются разрешённые модели и каналы. Использование учитывается по ключам: запросы, токены, ошибки и расчётная стоимость.
Общий интерфейс подключения AI-агентов и приложений к настроенным каналам моделей.
Свой ключ для каждого приложения, ограничения доступа и возможность отзыва.
Выбор разрешённого канала по модели, её префиксу и приоритетам конфигурации.
Контроль накопленного использования по ключу и отказ после исчерпания лимита.
Входные, выходные и кэшированные токены провайдера. Расчёт API-эквивалента затрат.
Сводки использования, дневная история, ошибки и проверки готовности сервиса.
По проверке текущего проекта LLM Router в сентябре 2026. Возможности зависят от выбранного канала. API-эквивалент стоимости может отличаться от фактического счёта поставщика или подписки.
Условный пример при одинаковой нагрузке и принятом качестве. Меняйте параметры — результат и графики пересчитаются.
Остаток нагрузки. Для него сохраняется базовая стоимость.
Меньше расходов в первом месяце, без разового внедрения.
Это расчётная модель, а не статистика клиентов или обещание результата. Цены заданы как коэффициенты сценария, а не тарифы конкретных поставщиков.
Расход на модели = базовый расход × (доля регулярных задач × их относительная цена + доля анализа × его относительная цена + доля сложных задач). Затем добавляется ежемесячная инфраструктура. Разовое внедрение включается в график и результат за год. Рост нагрузки увеличивает расход на модели; инфраструктура в этой модели фиксирована.
Сравнение имеет смысл на сопоставимом объёме и качестве принятого результата. Повторы, размер контекста, тарифы и время ручной проверки нужно учесть в фактических параметрах пилота.
Начинаем с карты задач и требований к качеству.
Регулярные операции и сложные исследования могут использовать разные модели. Мы настраиваем распределение в клиентах и правилах доступа, а затем проверяем стоимость принятого результата.
На пилоте оцениваем ответы, время, повторные попытки, инструменты и форматы. После проверки расширяем подключение на следующие приложения.