Otimizador de Custo e Latência de Inferência

Reduza custo e latência p95 de LLM com trade-offs medidos e um piso de qualidade que se sustenta.

Por Os Melhores Prompts

Categoria: Engenharia de IA

O que ele faz

Ranqueia onde tempo e dinheiro realmente vão no caminho crítico e então pontua cada alavanca — prompt caching, poda de contexto, roteamento e cascata de modelos, batching, streaming, limites de saída, tool calls paralelas, destilação — por delta de latência, delta de custo, risco de qualidade e esforço. Cada mudança é amarrada a uma verificação contra o seu eval set, e o plano termina com gate de canary, gatilho de rollback e o que não mexer.

Use quando

• Uma feature de LLM cuja fatura cresceu mais rápido que o tráfego
• Latência p95 que incomoda o usuário enquanto o p50 parece bom
• Decidir se um modelo mais barato segura a régua de qualidade
• Desenhar cache key e regra de roteamento para carga heterogênea

O que você recebe

• Análise do caminho crítico com custo e latência ranqueados por fatia
• Tabela de otimizações: latência, custo, risco de qualidade, esforço
• As três primeiras mudanças em ordem, com o motivo da ordem
• Design de cache e roteamento com cache key e hit rate estimado
• Plano de rollout em canary com gate de eval e gatilho de rollback

Como usar

1. Detalhe {{current_pipeline}} passo a passo, incluindo retries e tool calls.
2. Informe em {{token_profile}} os tokens de entrada/saída médios e p95 por passo, mais o uso de cache.
3. Coloque números p95 medidos em {{latency_breakdown}}, incluindo TTFT — a média esconde a cauda que o usuário sente.
4. Declare {{cost_baseline}} por requisição e por mês, com volume.
5. Defina {{quality_floor}} e como ele é medido; sem isso toda recomendação vira "use um modelo mais barato".
6. Diga se a restrição que aperta é custo ou latência — otimizar os dois de uma vez gera conselho mais fraco.

Tags: llm-cost-optimization, latency, p95-latency, prompt-caching, model-routing, inference, token-usage

Preço: 10.00 BRL