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Ottimizzazione
Come ridurre i costi di inferenza degli LLM fino al 70%
a cura di Marco Rinaldi, AI Engineer & Co-fondatore6 min di lettura
Caching, routing tra modelli, prompt più snelli e batch: le tecniche che usiamo per tagliare la bolletta senza perdere qualità.
Quando un progetto AI passa dal prototipo alla produzione, la voce di costo che sorprende di più è l'inferenza. La buona notizia: c'è molto margine di ottimizzazione.
Le leve principali: caching delle risposte ricorrenti, routing intelligente verso modelli più piccoli per i task semplici, prompt più compatti e raggruppamento delle richieste.
Combinando queste tecniche abbiamo ridotto i costi di clienti fino al 70% mantenendo la stessa qualità percepita. L'ottimizzazione è parte integrante di una buona ingegneria AI.
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