Praktické články o tom, jak snížit náklady na LLM API, psát efektivnější prompty a chytře pracovat s token window.
Kde vzít data o útratě, která čtyři čísla sledovat, jak nastavit kontrolu a jak to dostat do jednoho přehledu v korunách.
Říjen 2026 z Grok Botu a Cursoru: 85 179 volání, 95 % tokenů z mezipaměti a útrata, která přichází ve skocích.
Kratší výstupy, správa historie, prompt caching, výběr modelu a měření. Jak snížit účet za Grok.
OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Gemini, Mistral, Groq a xAI (Grok) v jednom přehledu. Proč to dává smysl a jak začít.
Praktický playbook pro snížení LLM nákladů o 40–80 % bez ztráty kvality. Caching, routing, batch API a další taktiky.
Konkrétní techniky — od strukturovaných promptů přes few-shot pruning po prompt compression. S příklady před/po.
Sliding window, RAG, summary chains a context pruning. Kdy se vyplatí 1M context a kdy je to drahý overkill.
Přímé srovnání flagship modelů — ceny per 1M tokenů, context window, silné a slabé stránky. Kdy který zvolit.
5 KPI, smysluplné alerty, red flagy v dashboardu a setup za 10 minut. FinOps pro LLM API.