Analizzerò e ottimizzerò gli ai saas per ridurre i costi inutili dell'ia

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I costi di AI raramente diventano un problema da un giorno all'altro. Crescono silenziosamente attraverso chiamate di modello inutili, workflow inefficienti, elaborazioni duplicate, routing scadente e decisioni architetturali evitabili.


Prima di effettuare un ordine, sentiti libero di consultare il mio background:


Ricerca AI pubblicata: https://arxiv.org/abs/2601.20772

Profilo LinkedIn: www.linkedin.com/in/shakhyar-gogoi-392016378


Su di me


  • Autore di COMET-SG1, un modello AI leggero personalizzato pubblicato su arXiv
  • Laurea in Data Science & Artificial Intelligence (IIT Guwahati)
  • Esperienza in sistemi di AI, progettazione di workflow, architettura backend e pianificazione di sistemi scalabili


Cosa analizzerò

  1. Architettura del workflow di AI
  2. Supporto ai pipeline di automazione
  3. Workflow degli agent di AI
  4. Modelli di utilizzo dei modelli
  5. Opportunità di ottimizzazione dei costi
  6. Colli di bottiglia nel processamento
  7. Chiamate AI ridondanti
  8. <li Rischi di scalabilità

Cosa riceverai

  • Rapporto chiaro sui risultati
  • Fattori di costo identificati
  • Opportunità di ottimizzazione
  • Raccomandazioni pratiche
  • Osservazioni a livello di architettura dove applicabile


Questo servizio è pensato per startup, prodotti SaaS, applicazioni basate su AI, sistemi di supporto clienti e workflow di automazione che vogliono migliorare l'efficienza prima che i costi si accumulino su larga scala.

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shakhyar

AI Researcher, AI Cost Optimization, Backend Systems

  • DaIndia
  • Membro dalug 2020
  • Lingue

    Inglese, Hindi
I build AI systems and backend infrastructure with a focus on efficiency. I am the author of COMET-SG1, an AI model designed to operate with limited computing resources. Many companies are spending far more on AI than necessary. Unnecessary model calls, duplicate processing, and inefficient workflows quietly increase costs as usage grows. I am interested in solving those problems by designing simpler and more efficient AI systems. Areas of interest: AI cost optimization, AI automation, support systems, backend architecture, and scalable software infrastructure.

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