home.social

#токены — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #токены, aggregated by home.social.

  1. Компонентные токены за 15 минут вместо двух дней: как мы переложили дизайн-систему на нейросеть

    Первый компонент мы собирали два дня, пятнадцатый занял у нас пятнадцать минут. Всё, что появилось между ними, это файл DESIGN.md , набор правил и понимание, в каких местах нейросеть сочиняет алиасы, которых в системе никогда не было. Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина, я продуктовый дизайнер и развиваю дизайн-систему Сова в экосистеме «Лукоморье». Нам нужно было связать дизайн, токены и код на уровне компонентов. Для этого пришлось описать каждый компонент до мелочей: размеры, варианты, состояния, отступы, цвета. Руками такое делать можно долго, поэтому механическую часть мы отдали нейросети. Всё получилось не с первого раза. Ниже весь процесс целиком: как мы выгружали компоненты из Pixso, что писали в markdown-файлах с правилами и шаблонами, и как потом проверяли, что нейросеть не насочиняла лишнего.

    habr.com/ru/companies/lukit_ru

    #нейросети #дизайн_система #токены #лукоморье

  2. Архитектура под замену: чему нас научил переход с OIDC на Kerberos

    Нужно было заменить OIDC на Kerberos при внедрении платформы в облако заказчика. Простая замена не сработала: пользовательский контекст и межсервисные вызовы оказались плотно завязаны на OIDC. В статье рассказываю, как мы искали компромиссное решение, пересматривали границы между бизнес-логикой и инфраструктурой и довели проект до приемки без полной переработки платформы. Что пошло не так

    habr.com/ru/companies/cloud_ru

    #Kerberos #OIDC #JWT #IAM #микросервисы #аутентификация #токены #архитектура #облако

  3. Как я потратил вечер, разбираясь, почему кэш в клоде, gpt и джемини — это три разных зверя

    Устал переплачивать за одну и ту же память, которуе гоняю по кругу, и решил разобраться, как у кого на самом деле устроен кэш, а не просто верить строчке "у нас есть кэширование" и "так дешевле" в доке. Начал с клода, как с самой популярной тулы. Кэш там не работает сам по себе, нужно руками вешать cache_control: ephemeral на кусок промпта (тулы, системный промпт, длинный документ, что угодно стабильное). Ничего не закэшируется, если явно не попросишь. При этом ценой все прозрачно: запись на 5 минут стоит 1.25 от обычной цены, запись на час — уже 2x, а вот чтение из кэша дешевле раз в 10. Если один и тот же кусок дергается хотя бы пару раз за окно, уже в плюсе. Но! Где-то в марте anthropic тихо поменял дефолтный TTL с часа на пять минут, без нормального анонса, просто взяли и поменяли поведение по умолчанию для тех, кто не указал TTL явно. У меня был пайплайн, заточенный под часовое окно, и я не сразу понял, почему счет подрос процентов на 15, пока не полез в changelog. Так что если у вас что-то крутится на клоде на автомате уже давно, стоит перепроверить, какой TTL у вас реально стоит сейчас, а не какой вы когда-то настраивали. С openai все проще, и в хорошем смысле. Там кэш вообще не настраивается руками, он просто есть у любого промпта от 1024 токенов: система сама ищет совпадающий префикс с шагом в 128 токенов, и если находит, режет цену пополам. Ничего в коде трогать не надо. Из минусов, контроля тоже никакого, попал в кэш или нет, узнаешь только постфактум по usage в ответе. И живет это недолго: 5-10 минут простоя, максимум час, потом стирается железно.

    habr.com/ru/articles/1062850/

    #ллм #кэш #клод #чатгпт #гемини #токены