Wasz zespół koduje z AI. My obniżamy za to rachunek.
Im więcej programistów pracuje z asystentami AI, tym szybciej rośnie miesięczny koszt tokenów — często bez związku z tym, ile z tego realnie zyskujecie. Znamy modele językowe od strony technicznej na tyle dobrze, żeby kierować proste zadania do tańszych silników, a trudne — do najmocniejszych. Ten sam zespół, ta sama jakość kodu, mniejsza faktura.
To ten sam router modeli, który opisujemy w naszej ofercie
Nie budujemy dla was nowego produktu — dostosowujemy istniejący silnik pod pracę zespołu programistycznego.
Każdy programista sam wybiera, ile firma zapłaci
Copilot, Cursor, Claude Code — narzędzia są świetne, ale domyślnie każde zapytanie idzie do najmocniejszego, a więc zwykle najdroższego modelu. Dopisanie prostego testu jednostkowego kosztuje tyle samo, co rozwiązanie trudnego problemu architektonicznego. Przy zespole kilkunastu osób ta różnica robi się widoczna na fakturze, zanim ktokolwiek zdąży to policzyć.
Do tego dochodzi pytanie, którego wielu zespołów jeszcze sobie nie zadało: czy fragmenty firmowego kodu, które trafiają do zewnętrznych API, powinny tam w ogóle trafiać.
Router modeli, który myśli o koszcie tak jak wy
Nie zmieniamy narzędzi, w których pracuje zespół. Zmieniamy to, co dzieje się pod spodem, między zapytaniem a modelem.
Prawidłowy model do zadania
Proste, powtarzalne zapytania — boilerplate, testy, dokumentacja — trafiają do tańszego albo lokalnego modelu. Trudne problemy architektoniczne dalej idą do najmocniejszego, jaki macie dostępny.
Model lokalny dla kodu poufnego
Repozytoria objęte NDA albo tajemnicą przedsiębiorstwa mogą być kierowane wyłącznie do modelu działającego u was, bez wysyłania choćby linijki do zewnętrznego dostawcy.
Budżet i limity per zespół
Widzicie, który projekt i który zespół generuje jaki koszt, zamiast dowiadywać się tego z jednej zbiorczej faktury na koniec miesiąca. Limity ustawiacie sami.
Failover bez przerwy w pracy
Gdy jeden dostawca modelu ma awarię albo limit, router przełącza się na kolejny automatycznie. Zespół nie czeka, aż ktoś ręcznie zmieni ustawienia.
Wasze narzędzia, bez zmiany nawyków
Router podpinamy pod IDE i pipeline, których zespół już używa. Nikt nie uczy się nowego edytora ani nowej wtyczki, żeby zacząć oszczędzać.
Raport zamiast niespodzianki
Co miesiąc dostajecie zestawienie: ile kosztowało AI, na czym zaoszczędziliście dzięki routingowi i gdzie jeszcze jest miejsce na optymalizację.
Nie wrapper na cudze API — własny silnik routingu
Jedno wewnętrzne API, wiele bramek pod spodem
To nie jest nakładka na jeden cudzy produkt. Pracujemy na własnych konektorach MCP, poleceniach CLI i wewnętrznym, lokalnym API, które spina ruch z wielu dostawców AI w jedno spójne wejście dla waszych narzędzi programistycznych. System sam ocenia, czy zapytanie wymaga głębokiego rozumowania — i dopiero wtedy sięga po mocny, kosztowny model. Dla reszty zadań automatycznie wkraczają tańsze albo darmowe modele LLM, bez ręcznego przełączania przez programistę.
Moc drogich modeli tam, gdzie potrzebna. Oszczędność wszędzie indziej.Trzy profile, w których zwrot jest najszybszy
Software house'y
Wielu programistów, wiele projektów klienckich naraz — i wiele różnych polityk poufności kodu do pogodzenia jednocześnie.
Wewnętrzne zespoły R&D
Firmy, które nie sprzedają kodu, ale mają duży dział IT kodujący na własne potrzeby — koszt AI rośnie tam po cichu, bez osobnej linii budżetowej.
Startupy skalujące zespół
Rachunek za AI rośnie szybciej niż przychód. Router pozwala skalować liczbę programistów bez skalowania kosztu tokenów w tym samym tempie.
Czego to nie robi
Nie zastępujemy Copilota, Cursora ani Claude Code
Jeśli wasz zespół dobrze się w nich czuje — zostają. Router działa pod spodem, nie zamiast tego, czego już używacie.
Nie dla każdego zespołu się to opłaca
Przy kilku osobach korzyść bywa zbyt mała, żeby uzasadnić wdrożenie. Powiemy to wprost już na pierwszej rozmowie, zamiast sprzedawać coś, co się nie zwróci.
Powiedzcie, ile dziś płacicie za AI w zespole
Na tej podstawie ocenimy, ile realnie da się zaoszczędzić routingiem modeli — i czy przy waszej skali w ogóle warto zaczynać.