LLM-kostnadsoptimering – sänk din AI-räkning 40–70%
Om din OpenAI- eller Anthropic-räkning växer snabbare än användningen betalar du för spill. Vi granskar din LLM-användning, dirigerar förfrågningar till rätt dimensionerad modell, cachar aggressivt och finjusterar promptar – och sänker notan 40–70% utan att träffsäkerheten försämras.
Osäker på om du är redo? Gör vår kostnadsfria AI-mognadsbedömning med 12 frågorSammanställning från senaste granskningarna – den exakta mixen varierar med arbetsbelastningen.
- Cachning av promptar - 35%
- Anthropics, OpenAIs och Bedrocks cache för systempromptar och verktygsdefinitioner.
- Rätt dimensionerad modell - 30%
- Dirigera de enkla 80% till Haiku/4o-mini efter ett utvärderingsverifierat byte.
- Promptdiet och komprimering - 20%
- Trimma systempromptar, ta bort oanvända verktygsdefinitioner, komprimera kontexten.
- Streaming och batchning - 10%
- Streaming där användarupplevelsen kräver det, batchning där den inte gör det.
- Städning av retrieval - 5%
- Mindre segment, smartare k-värde, mindre uppsvälld kontext.
Siffrorna är typiska, inte ett löfte. Granskningen ger dig den verkliga prognosen för din arbetsbelastning.
Det här får du
När det passar
- Den månatliga LLM-kostnaden gör redan ont ($20k+/månad) eller växer snabbt
- Latensen är ett verkligt produktproblem – användare väntar, konverteringen sjunker och jouren larmas
- Du har utvärderingsdata (eller är villig att ta fram det) så att vi tryggt kan skala ned till mindre modeller
- Någon äger notan – ekonomiavdelningen, utvecklingsledningen eller plattformsteamet
När det inte passar
- Kostnaden är faktiskt liten – för tidig optimering kostar mer än den sparar
- Du kan inte mäta kvaliteten, så vi kan inte bevisa att den billigare modellen räcker
- Kravet på träffsäkerhet är satt av regelverket – ibland krävs den dyra modellen, och det säger vi rakt ut
Process
Vecka 1: granskning av kostnaderna per modell, funktion och prompt, samt en kontroll av utvärderingstäckningen. Vecka 2–3: vi bygger utvärderingsramverket för de 3–5 viktigaste användningsfallen. Vecka 4–6: vi inför modellroutning, cachning och promptdiet bakom feature flags. Vecka 7: utrullning och överlämning av dashboarden. De flesta kunder ser den första besparingen på ~25% redan vecka 3.
Hela leveransprocessenPrissättning
Granskning till fast pris ($10–20k) – ger en besparingsprognos och räknas av mot implementeringen. Implementeringen kostar $40–120k beroende på omfattning. Resultatbaserad prissättning är möjlig när dagens kostnad är hög nog för att räkna hem för båda parter.
Se våra samarbetsformerVanliga frågor
- Kommer träffsäkerheten att försämras?
- Nej – utvärderingsramverket är grinden. Vi skalar inte ned en modell förrän utvärderingen visar att den mindre modellen matchar eller slår den större på din egen data. Går ett användningsfall inte att skala ned lämnar vi det orört.
- Vilka leverantörer arbetar ni med?
- OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex, Azure OpenAI och öppen källkod via vLLM eller together.ai. Vi är leverantörsoberoende – routninglagret kan blanda leverantörer, och en stor del av de största besparingarna kommer just från att köra rätt modell hos rätt leverantör.
- Hur snabbt ser vi besparingarna?
- Normalt en sänkning på 20–30% redan vecka 3 enbart tack vare cachning av promptar – det är den lägst hängande frukten och ofta den enskilt största hävstången. Den fulla sänkningen på 40–70% landar oftast vecka 6–8, när routningen och de utvärderingsverifierade nedskalningarna är på plats.
- Är det här ett engångsuppdrag eller löpande?
- Bådadera. De flesta kunder väljer en implementering till fast pris, följt av en kvartalsvis avstämning för att fånga upp glidning – nya funktioner, nya modeller, promptar som ändras över tid. LLM-kostnader är ett rörligt mål; en enda städning håller inte för evigt.
Vem som bygger det
Vårt eget team, som arbetar från vårt kontor i Istočno Sarajevo, Bosnien och Hercegovina. Ingenjörerna på ditt behovssamtal är samma personer som bygger det.
Möt teamet