Solução · Produto que quer IA
Colocar um LLM no produto leva uma tarde. Mantê-lo leva o resto.
Integramos modelos de linguagem ao fluxo do seu produto (classificação, atendimento, diagnóstico) com avaliação de acerto, custo por chamada medido e fallback entre provedores. Fazemos isso nos nossos produtos antes de fazer no seu.
Por que o jeito de hoje não basta
Sem avaliação, ninguém sabe se acerta
O protótipo impressiona na demonstração. Sem um conjunto de casos para medir, cada troca de prompt ou de modelo é um tiro no escuro.
O custo aparece na fatura, não no código
Cada chamada tem preço. Sem medir por funcionalidade, a conta do provedor cresce sem ninguém saber de onde.
O provedor cai
API de modelo fica fora do ar e muda de versão. Sem um plano B, a funcionalidade de IA cai junto.
Como começa
sem prazo nem preço antes de entender o seu caso- 1
Conversa de diagnóstico
Qual decisão ou tarefa o modelo vai fazer, com que dado, e o que acontece quando ele erra.
- 2
Protótipo medido
Um conjunto de casos reais para avaliar acerto e o custo por chamada antes de ir para produção.
- 3
Produção com plano B
Integração no fluxo do produto, fallback entre provedores e o custo acompanhado por funcionalidade.
Hoje x com a gente
Hoje
- Prompt ajustado até a demonstração funcionar
- Um provedor só
- Custo visto na fatura do mês
- Erro do modelo descoberto pelo cliente
- Troca de modelo sem saber o impacto
Com o IA4CODE
- Casos de avaliação medindo o acerto
- Fallback entre dois provedores
- Custo por chamada e por funcionalidade
- Saída do modelo validada antes de chegar ao usuário
- Troca de modelo comparada nos mesmos casos
Onde já resolvemos
todos os casos →Convive com o que você já usa
Trabalhamos com as APIs que você já usa ou escolher, como Anthropic e OpenAI, dentro do seu código e da sua infraestrutura.
O que entra
Serviço
Integração de IA em produto
LLM no fluxo do produto, com avaliação, custo por chamada e fallback entre modelos.
onde já fizemos: Diagnóstico de pod por IA no Kubepier.
Serviço
Engenharia com IA
Agentes de código com guardas executáveis de qualidade e design system medido.
onde já fizemos: Usamos agentes de código no nosso próprio trabalho, com guardas executáveis de qualidade e um design system medido.
Perguntas antes de começar
Onde vocês já fizeram isso?
Nos nossos produtos: o diagnóstico de pod por IA do Kubepier, um atendimento por WhatsApp com IA e a classificação de transações financeiras por LLM, com fallback entre dois provedores.
Vocês treinam modelos?
Não é o foco. Integramos modelos de mercado ao produto, com avaliação, custo e plano B.
E os dados dos meus clientes?
Faz parte do diagnóstico decidir o que pode ir para o provedor, o que precisa ser mascarado e o que não vai. O nosso guia de diagnóstico com IA mostra o mesmo cuidado aplicado a logs.
Para ler antes da conversa
LLM no produto com custo por chamada e plano B quando o modelo cai.
Conte o problema em três linhas. Respondemos com perguntas, não com proposta.