Почему я не могу узнать стоимость своего AI-рабочего процесса до его запуска?
Возможность
Корпоративные расходы на AI-инференс выросли в 3,2 раза в 2025 году, несмотря на то что цены за токен упали примерно в 1000 раз; это обусловлено агентными циклами, раздуванием контекстного окна и постоянно работающими агентами мониторинга. Неправильно работающий агент при стоимости $0,06 за вызов, повторяющий запросы 1000 раз в минуту, генерирует расходы на $86 400 в сутки. Существующие облачные инструменты FinOps не применимы, поскольку стоимость инференса зависит от семантической длины входных данных, усиления вызовов инструментов и глубины циклов; ни одна из этих величин не известна на этапе планирования. Стандартных инструментов для предпроизводственной оценки стоимости LLM-рабочих процессов не существует, и финансовые директора не могут рассматривать AI-инференс как предсказуемую статью бюджета.
Почему это важно
Без модели затрат, которой можно доверять до запуска, каждый AI-продукт является лотереей бюджета, а не бизнесом.
Как я оцениваю возможность
Оценка возможности отражает моё личное суждение, а не точное измерение: насколько проблема болезненна, как часто она встречается и насколько мало существует решений сегодня. Чем выше оценка, тем более достойной реализации я считаю эту задачу.
Насколько серьёзные проблемы это создаёт.
Как часто люди с этим сталкиваются.
Насколько мало хороших инструментов для этого существует сегодня.
Ещё задачи, достойные решения
Почему каждое приложение ИИ забывает меня, как только я закрываю вкладку?
AIПочему освоение новой области по-прежнему упирается в умение задавать правильные вопросы?
AIПочему неспециалист не может проверить то, что только что сказал ему ИИ?
AIПочему мы тестируем модели на бенчмарках, а выпускаем их на интуиции?
AIПочему у ИИ-агентов нет памяти о собственных ошибках?
AIПочему я не могу проверить, на каких данных на самом деле обучалась модель?