Бонусы за приглашения

Как работают бонусы за приглашения

Поделитесь ссылкой. Когда друг зарегистрируется по ней и пополнит баланс, вы получите указанный бонус за его последующие пополнения.

Блог

Практические материалы об AI API, архитектурных паттернах и надежной работе с LLM-инструментами.

API и интеграции

Индексация длинных видео через Gemini API: таймкоды, визуальный ряд и аудит пропусков

Инженерный подход к созданию структурированного индекса длинных видеозаписей через Gemini API: загрузка через Files API, агентный черновик в Interactions API, программная валидация строк и точечный досмотр пропусков.

Читать материал
Стоимость и лимиты

Grok 4.7 в Cursor и xAI API: расчет стоимости, режимы effort, Fast и кэширование контекста

Разбираем экономику Grok 4.7: реальные тарифы xAI API, расчет запроса на $0,27 и порог 200k, специфику режима Fast и уровней effort, а также практический протокол замера расхода allowance в Cursor.

Читать материал
API и интеграции

Как извлечь таблицы из большого PDF и проверить цифры

Практический порядок извлечения таблиц из PDF через Gemini API: проектирование схемы с null, выбор Files API, запрос цитат и номеров страниц как подсказок и сверка данных с оригиналом перед экспортом.

Читать материал
AI для повседневной работы

Транскрипция встречи в Gemini 3.5 Transcribe: спикеры, таймкоды и словарь на практике

Практическое руководство по превращению 45-минутной записи встречи в выверенный протокол или основу для субтитров с помощью Gemini 3.5 Transcribe: выбор конфигурации, корректное разделение длинного аудио, сборка пословных таймкодов на Python SDK и регламент ручной проверки.

Читать материал
AI Coding

Серверный классификатор в Claude Code Auto Mode: биллинг, шлюзы и логика fallback

Разбираем обновление Claude Code v2.1.278: почему серверные проверки Auto Mode не увеличивают счет, когда включается тарифицируемый fallback, как настроить корпоративный gateway и что делает флаг CLAUDE_CODE_AUTO_MODE_SERVER.

Читать материал
API и интеграции

Извлечение JSON из писем: почему валидная схема не гарантирует правду и как защитить автоматизацию

Почему синтаксическая корректность JSON Schema не гарантирует фактическую точность извлеченных данных и как выстроить двухэтапную проверку перед передачей значений во внутренние системы.

Читать материал
AI для повседневной работы

Настоящий альфа-канал в OpenAI Image API: как генерировать и проверять прозрачные PNG

Практическое руководство по получению графических ассетов с прозрачным фоном через OpenAI Image API: связка параметров, составление промпта и быстрая проверка альфа-канала в Pillow.

Читать материал
AI для повседневной работы

Как сделать карточку товара с нейросетью и проверить её перед публикацией

Пошаговое руководство по созданию карточки товара с помощью визуальных нейросетей: подготовка исходных данных, выбор ключевых подписей, генерация макета, оценка читаемости и проверка по требованиям площадок.

Читать материал
Стоимость и лимиты

Может ли Jev снизить стоимость ИИ-агентов? Полный расчёт от маршрутизации моделей до проверки результатов

Вызовы Jev стоят дёшево, но добавление недорогой модели принятия решений само по себе не уменьшает общую стоимость ИИ-агента. В статье разобраны три архитектуры — предварительная маршрутизация, фильтрация контекста и последующая проверка — и показано, как учитывать повторные вызовы, ручную проверку, задержки и ошибки маршрутизации.

Читать материал
Агенты и автоматизация

Маршрутизация писем и обращений с Jev: от демонстрации классификации до полноценного бизнес-процесса

Классификация писем — лишь первый шаг автоматизации поддержки. На основе примитивов Choice, Noul и Score в статье проектируется полный процесс обработки обращений: от приема письма и структурированных решений до объединения бизнес-правил, ручной проверки и возврата результата, с учетом ограничений по точности, проверки эквивалентности вероятностей, сетевых сбоев и многоязычных порогов.

Читать материал
AI Coding

Что на самом деле умеет Jev? Разбираем сценарии применения на 10 проектах сообщества

Jev — не чат-модель, а модель System One: она получает state и typed questions и возвращает структурированные решения Choice, Score или Noul. В статье десять проектов сообщества сгруппированы по уровню действий, информации и процессов, чтобы показать место Jev, обязанности окружающего кода и границы имеющихся доказательств.

Читать материал