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Ottimizzazione costi e performance AI

Tagliamo costi e latenza dei tuoi sistemi AI già in produzione: quantizzazione, distillazione, caching semantico, routing intelligente tra modelli e monitoring continuo. Migliora KPI di business e riduci la bolletta cloud, in parallelo.

Performance, latenza e costi dei tuoi modelli AI sotto controllo, con monitoraggio continuo.

Casi d'uso

  • SaaS AI con margini sotto pressione
  • Chatbot ad alto volume
  • Pipeline batch costose (riassunti massivi, embedding)
  • App mobile con vincoli di latenza
  • Compliance budget cloud annuale

Vantaggi misurabili

  • Costi AI ridotti senza degradare l'esperienza utente
  • Latenza p95 dimezzata
  • Visibilità chirurgica su cosa costa cosa
  • Roadmap di ottimizzazione data-driven

Dettagli tecnici

Model optimization

  • Quantizzazione INT8/INT4
  • Distillation: modelli piccoli che imitano i grandi
  • Pruning e LoRA adapters
  • Speculative decoding

Caching

  • Semantic cache (Redis + embeddings)
  • Prompt cache (provider-side)
  • CDN per asset generati
  • Invalidation policies

Routing

  • Modello cheap per task semplici
  • Modello premium per casi complessi
  • Fallback automatico su provider down
  • A/B testing tra modelli

Observability

  • LangSmith, Langfuse, Helicone
  • Traces, costs, latency per richiesta
  • Alert su anomalie budget
  • Dashboard finance-friendly

Come interveniamo su un sistema AI già attivo

  1. Diagnosi — Partiamo dai dati di esercizio: casi non risolti, reclami, costi per richiesta, latenza, punti in cui gli utenti abbandonano.
  2. Riproduzione degli errori — Raccogliamo i casi problematici in un set stabile: senza riproducibilità ogni intervento è un tentativo.
  3. Interventi mirati — Agiamo nell'ordine che costa meno: qualità delle fonti, recupero, istruzioni, scelta del modello, e solo alla fine addestramento.
  4. Controllo dei costi — Analizziamo dimensione dei contesti, chiamate ridondanti e possibilità di cache: spesso il risparmio arriva da qui, non dal cambio di fornitore.
  5. Confronto A/B — Le modifiche vengono confrontate sullo stesso set di valutazione, con esito documentato.
  6. Trasferimento di competenza — Lasciamo al team gli strumenti di misura: l'obiettivo è che l'ottimizzazione successiva possa farla internamente.

Consegniamo report diagnostico, set di casi di regressione, modifiche documentate e confronto dei costi prima/dopo.

Come si lavora con noi

Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.

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FAQ

Quanto posso risparmiare?

Dipende dal punto di partenza: su pipeline mai ottimizzate il margine è ampio, su sistemi già curati è più contenuto. Facciamo un assessment con i tuoi log di consumo prima di indicare un numero.

La qualità peggiora?

No, se l'ottimizzazione è fatta con benchmark e A/B testing. Spesso migliora perché si forzano modelli più rapidi e specializzati.

Quanto dura un audit?

Dipende dal numero di modelli e integrazioni in esercizio. L'analisi porta a un elenco di interventi ordinati per impatto e costo: si decide insieme quali eseguire e in quale ordine.