Dust
-18% общих расходов на модели (~$10 000 в день)
Бизнес-задача
Снизить расходы на модели и увеличить глубину автономной работы агентов без переписывания кода
Что внедрили
Мультиплеерная платформа агентов, подключённых к знаниям и инструментам компании; оптимизация кэширования промптов
Измеримый эффект
-18% общих расходов на модели (~$10 000 в день); чтение из кэша с 30% до 65% входных токенов, -22% расходов на вход; глубина вызовов инструментов с 4-5 до 8+ шагов за прогон без правок кода; 70% недельной активности в клиентских организациях; доля AI-кода выросла с ~30% в начале 2025 до 60-90%
Как измеряли
Биллинг Anthropic до и после оптимизации кэша, телеметрия агентов
Сроки: Начало 2025 - настоящее время
Цифры взяты из публикации компании (кейс) и не проверялись независимо. Оценивайте достоверность по описанию методики выше. Первоисточник
Хотите так же?
Как проектировать такие внедрения - от первого автономного цикла до команд ИИ-агентов - разбираем в бесплатном флагманском курсе.
Курс Graph Engineering