Alta performance · IA em escala (LLMOps)
IA em escala: infraestrutura e LLMOps para agentes em produção
Um protótipo de IA atende dez pessoas. Uma operação atende dez mil ao mesmo tempo — com latência baixa, custo previsível e qualidade medida em cada versão.
- Disponibilidade do agente
- 99,9%
- p95 da primeira resposta
- < 3 s
- Desvio de custo por conversa
- < 10%
Perfil do pico
Volume de conversas que cresce com campanhas e picos de atendimento, esbarrando em limites de taxa e custos por token dos provedores.
O que costuma dar errado
- Limites de taxa dos provedores derrubando o atendimento no pico
- Custo por conversa crescendo mais rápido que a receita
- Regressões de qualidade a cada troca de modelo ou prompt
- Latência alta em respostas com muitas ferramentas
- Falta de rastreabilidade para auditar decisões do agente
01Abordagem
Como preparamos a operação.
01
Roteamento de modelos
Cada tarefa vai para o modelo certo: modelos menores para classificação e extração, maiores para raciocínio.
02
Cache semântico
Respostas e consultas recorrentes reaproveitadas com segurança, reduzindo custo e latência.
03
Multiprovedor com fallback
OpenAI, Anthropic, Google e modelos abertos, com troca automática em caso de degradação.
04
Avaliação contínua
Conjuntos de testes rodando a cada versão, para nenhuma mudança piorar o que já funcionava.
05
Observabilidade de agentes
Cada passo, ferramenta e custo registrado por conversa, com painéis de qualidade e gasto.
Checklist de prontidão
Antes do pico, isto precisa estar verde.
- Orçamento de custo por conversa definido e monitorado
- Fallback entre provedores testado
- Suite de avaliação rodando antes de cada deploy
- Limites de taxa mapeados para o pico projetado
- Logs de decisão auditáveis por conversa
Stack frequente
Ferramentas do cenário.
- OpenAI
- Anthropic
- Google Gemini
- Modelos open source
- pgvector
- Redis
- Kubernetes
- OpenTelemetry
- Langfuse
02Raio-X
Vamos olhar sua arquitetura antes do pico.
Conte a data, o volume esperado e a stack atual. Retornamos com o que é crítico fazer primeiro.
FAQ
Perguntas sobre ia em escala (llmops)
Qual modelo de IA vocês usam?
Somos agnósticos. Escolhemos por tarefa, considerando qualidade, latência, custo e requisitos de privacidade, e podemos trocar de modelo sem reescrever o agente.
Como controlar o custo de IA em produção?
Com roteamento entre modelos, cache semântico, contexto enxuto, limites por conversa e painéis de custo por agente e por cliente. O custo vira uma métrica operacional como qualquer outra.
Dá para rodar modelos no nosso ambiente?
Sim. Para requisitos de privacidade mais rígidos, operamos modelos abertos em nuvem privada ou no ambiente do cliente.