Все услуги
🤖

Интеграция OpenAI и Claude API

Встраиваем языковые модели OpenAI и Anthropic в ваш продукт так, чтобы ответы были проверяемыми, а расходы на API — предсказуемыми.

Что входит

  • Ассистенты и чат-боты с доступом к вашим системам
  • RAG: ответы по документам и базам знаний компании
  • Контроль качества ответов и расходов на токены
  • Переход на новые модели и версии API с проверкой качества ответов на ваших сценариях

Технологии

OpenAI APIClaude APIPythonTypeScriptpgvectorQdrant

Связанные услуги

Как мы работаем

  1. 01

    Бриф и оценка

    Разбираем задачу, текущую систему и ограничения. Называем сроки и бюджет и предлагаем формат работы.

  2. 02

    Спецификация

    Фиксируем требования и критерии готовности в спецификации — по ней работаем и принимаем результат.

  3. 03

    Разработка итерациями

    Показываем результат после каждой итерации, тестируем и правим до того, как задача уйдёт в релиз.

  4. 04

    Запуск и поддержка

    Выкатываем без простоя, следим за работой после запуска и остаёмся на поддержке, если она нужна.

Стоимость и сроки

Почасовые ставки: от 1 800 ₽ до 3 500 ₽ / час — в зависимости от квалификации специалиста.

Точную оценку сроков и бюджета даём после брифа: разбираем задачу, фиксируем объём и предлагаем формат — фиксированный тариф или почасовую работу.

Смотреть тарифы

Частые вопросы

Какую модель выбрать: OpenAI или Claude?

Это зависит от задачи: модели отличаются качеством на конкретных сценариях, длиной контекста, скоростью и ценой. Мы сравниваем их на ваших реальных примерах и часто закладываем возможность переключаться между провайдерами, чтобы не зависеть от одного из них.

Что будет с нашими данными при отправке в API?

Мы передаём модели только то, что нужно для ответа, маскируем персональные данные там, где это возможно, и учитываем условия обработки данных у провайдера. Доступ ассистента к внутренним системам ограничиваем правами пользователя, а запросы и ответы логируем для аудита.

Как контролировать качество ответов и стоимость?

Собираем набор проверочных примеров и прогоняем его при каждом изменении промптов или модели. Расходы снижаем за счёт кеширования, выбора модели под сложность запроса и ограничения контекста. Стоимость самой интеграции зависит от объёма и оценивается после короткого брифа.

Обсудить проект на этом стеке