От промпта до настоящего AI-продукта

Доходит до реального запуска

Мы создаём AI-продукт, который вы действительно запускаете, а не демо, которое ломается, как только реальный пользователь делает что-то неожиданное.

Основано на ваших данных

RAG-системы с гибридным поиском и ссылками на источники, чтобы модель отвечала на основе ваших знаний, а не придумывала правдоподобные истории.

Evals и guardrails

Регрессионные evals, проверки LLM-as-a-judge и guardrails с первого дня, чтобы качество измерялось, а не оставалось надеждой.

Быстро и с контролем затрат

Стриминговые ответы, маршрутизация между моделями и кэширование, настроенные так, чтобы продукт оставался быстрым, а счёт за токены — разумным.

Создано для команд, которые выпускают AI, а не только говорят о нём

Если у вас есть AI-продукт для запуска — или функция, которой ваши пользователи действительно будут пользоваться, — это команда, которая доведёт её до production.

Мы создаём совершенно новые AI-продукты под ключ — приложение, слой модели, дата-пайплайны и инфраструктуру за ними, развёрнутые и готовые для платящих пользователей.

Добавляем клиентский AI в существующее приложение: поиск, черновики, суммаризацию, копилоты или классификацию, подключённые к вашим данным и выпущенные за feature flag.

Загрузка данных, разбиение на фрагменты, векторизация и гибридный поиск с переранжированием и ссылками на источники — чтобы модель отвечала на основе ваших знаний, а не догадок.

Чистые, версионированные inference-API и MCP-серверы, на которых могут строить ваша команда и клиенты, со встроенными rate limits, авторизацией и стримингом.

Бенчмарк-датасеты, автоматизированные наборы evals в CI и живые дашборды качества, затрат, задержек и дрейфа, чтобы вы всегда знали, что всё работает.

Роутер, который выбирает подходящую модель под каждый запрос среди OpenAI, Anthropic и open-source, с fallback'ами, кэшированием и учётом расхода.

AI-продукт, которому пользователи доверяют с первого взгляда

Стриминговые ответы, цитирование источников и быстрый, «родной» интерфейс — продукт выглядит и ведёт себя так, будто за него стоит платить.

Что входит

Всё, что нужно, чтобы AI-продукт работал в реальной эксплуатации: с опорой на ваши данные, измеримым качеством и контролем затрат — а не промпт в черновике.

На что можно рассчитывать

Гибридный retrieval

Семантический поиск вместе с поиском по ключевым словам, переранжированием и фильтрами по метаданным, чтобы модель получала нужный контекст, а не первое совпадение по слову.

Проверки качества как обязательный этап перед релизом

Регрессионные наборы и проверки LLM-as-a-judge выполняются в CI, чтобы изменение промпта или модели не сломало качество в production незаметно.

Guardrails

Маскирование персональных данных, автоматические ссылки на источники, оценка достоверности и журналы аудита, чтобы ответы оставались точными, безопасными и проверяемыми.

Стриминговые интерфейсы

Отрисовка токен за токеном и оптимистичный UI, чтобы ответы со ссылками приходили по мере генерации, а не появлялись после долгого спиннера.

Маршрутизация между моделями

Запросы распределяются между OpenAI, Claude и open-source по затратам, задержкам и качеству, с автоматическим fallback при сбое провайдера.

Учёт расхода и биллинг

Учёт по токенам и по местам, лимиты использования и дашборды затрат, чтобы вы могли выставлять счета своим клиентам и никогда не удивляться инвойсу.

Как мы выглядим на фоне альтернатив

Есть более дешёвые способы прикрутить модель к вашему приложению. Вот как они держатся, когда в игру вступают реальные пользователи, реальные данные и реальный счёт за токены.

Каждый проект включает

Готовы выпустить настоящий AI-продукт?

Расскажите, что хотите создать. Мы наметим самый быстрый путь от промпта до продукта, который выдерживает нагрузку в production.

Без обязательств · честная оценка, подходим ли мы вам · проект ведёт основатель seotools.pro Анатолий Улитовский