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
- Riduzione costi AI 30-70% senza degradare l'esperienza
- 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
FAQ
Quanto posso risparmiare?
Su pipeline non ottimizzate vediamo regolarmente -50%/-70%. Su sistemi già curati, -15%/-30% è realistico.
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?
2-4 settimane per analisi + 4-8 per implementazione delle ottimizzazioni prioritarie.