Engenharia
FinOps para IA: as lições da Databricks para reduzir custos

Mais uma empresa compartilhando como está salvando custo de IA. Dessa vez, foi a Databricks:
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Modelos mais eficientes. Modelos de inteligência máxima não são necessários para muitas das tarefas deles de código. Alternativas “boas o suficiente”, inclusive open source como o GLM, estão ficando muito mais baratas, e eles estão fazendo uso. Economia estimada de ~50%.
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Roteamento inteligente. Não adianta depender da pessoa escolher o modelo mais barato para aquela tarefa. Tem que ser automatizado. Eles agora selecionam dinamicamente o modelo de acordo com a tarefa. Economia: ~30%.
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Visibilidade e orçamento adaptativo. Cada usuário / dev acompanha seus gastos, recebe dicas para controlá-los e pode até ser bloqueado se ultrapassar certos níveis de consumo. Economia: ~10%.
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Menos contexto desnecessário. Eles pararam de mandar pra IA aquele monte de resposta de ferramenta que não agrega em nada, e melhoraram as configurações de cache. Economia: ~10%.
É o finops pra IA dando resultado. Esses posts sempre me ganham. Eu conto até quantos copos de Coca Cola a gente toma na janta, quem dirá tokens…