Semantic caching dla LLM w Pythonie – GPTCache i Redis krok po kroku (2026)
Semantic caching dla LLM w Pythonie z GPTCache i Redis: jak zbudować produkcyjny cache, mierzyć hit rate i uniknąć fałszywych trafień przy p99 poniżej 100 ms.
Infrastruktura LLM i AI gateway
Routing, proxy, obserwowalność i kontrola kosztów dla produkcyjnych wdrożeń LLM.
OpenAI Batch API w Pythonie: 50% taniej za klasyfikację, embeddingi i ewaluacje (2026)
OpenAI Batch API tnie koszty klasyfikacji, embeddingów i ewaluacji o 50%. Zobacz gotowy pipeline w Pythonie, porównanie z Anthropic i obsługę częściowych błędów.
LiteLLM w Pythonie 2026 – jednolite API dla 100+ LLM, fallbacki i tracking kosztów
Praktyczny przewodnik po LiteLLM w Pythonie: jeden OpenAI-kompatybilny endpoint dla 100+ providerów, Router z fallbackami, virtual keys z budżetami i cost tracking w Postgresie.