Blog/Téma
LLMOps és értékelés: modellirányítás és költségek, prompt-gyorsítótárazás, értékelő kapuk a CI-ben, nyomkövetés éles LLM-ügynököknél.
LLMOps és értékelés
·11 perc olvasás
A Claude-csomagok 2026 októberi árai, az ötórás és heti korlátok működése, a Team-licencek, az API tokenárai és a megfelelő csomag kiválasztása.
LLMOps és értékelés
·15 perc olvasás
A Claude Haiku 5.5 árai kategóriánként, benchmarkok a Haiku 4.5 és a Sonnet 5.5 ellen, effort-szintek és mely Sonnet 5.5-feladatok térhetnek át.
LLMOps és értékelés
·15 perc olvasás
A DeepSeek V4.1 Flash 1017 elemzése: encoder-decoder felosztás, CSA2 cache-megosztás, FP4 KV-cache, benchmarkok és a valós költség ügynökfeladatonként.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
LLM rate limitek: hogyan működnek, mit érdemes újrapróbálni, backoff jitterrel, egy rétegben, és olyan fallback-láncok, amelyek nem rontják el a kimenetet.
LLMOps és értékelés
·8 perc olvasás
Promptok verziózása élesben: mi tartozik egy verzióhoz, git vagy prompt registry, címkék és visszaállítás, eval-kapu a CI-ban és hatás a cache-re.
LLMOps és értékelés
·9 perc olvasás
Mikor érdemes batch API-t használni az Anthropicnál, az OpenAI-nál vagy a Gemininél? Limitek, párosítás, hibák, és hogyan adódnak össze a kedvezmények.
LLMOps és értékelés
·11 perc olvasás
Mikor veri a kis modell a frontier API-t: költség esetenként, latencia, adatvédelem, desztilláció, kvantálás, routing és eval-terv.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
Így működik az effort, az adaptív thinking és a thinking_level Claude, OpenAI és Gemini modelleknél, mennyibe kerül a thinking, és hogyan válassz szintet.
LLMOps és értékelés
·9 perc olvasás
Hogyan működik a strukturált kimenet és a korlátozott dekódolás az OpenAI, Claude, Gemini és vLLM esetén, mely sémaszabályok számítanak, és mit validálj.
LLMOps és értékelés
·9 perc olvasás
Hogyan értékeld az MI-ügynököket: eredmény- és trajektória-értékelők, egyeztetési módok, pass^k, izolált környezet és megbízható LLM-bírák.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
Forgatókönyv LLM-modellek cseréjéhez: elavulási határidők, szerződésjavítás, regressziós készlet, prompthangolás, árnyékforgalom és canary.
LLMOps és értékelés
·6 perc olvasás
Szemantikus cache-ek: LLM-válaszok újrahasználata hasonló kérdéseknél, miben térnek el a prompt cachingtől, és hogyan kerüld a téves találatokat.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
Saját LLM a GDPR miatt: mikor kell, mennyi GPU-memória kell a nyílt modellekhez, az EU-s árak 2026 októberében és a break-even millió tokenenként.
LLMOps és értékelés
·8 perc olvasás
A DeepEval pytest-szerű tesztekként futtat LLM-ellenőrzéseket. A könyvtár ingyenes, Apache-2.0, a valódi költség a bíróhívásokban és az adatáramlásban van.
LLMOps és értékelés
·8 perc olvasás
A DSPy aláírásokból, metrikából és példákból állítja elő a promptokat. Mibe kerül az optimalizálás modellhívásokban, és mikor nyer a kézzel írt prompt?
LLMOps és értékelés
·8 perc olvasás
A llama.cpp tiszta C/C++ motor nyílt modellekhez, Metal, CUDA, Vulkan vagy CPU alatt. A GGUF-kvantálásokról, a llama-serverről és a korlátokról írok.
LLMOps és értékelés
·7 perc olvasás
Nyomok, judge-metrikák, promptverziók és optimalizáló egy Apache 2.0 platformon. Saját szerveren ingyen, a Pro felhő havi 19 dollár, az USA-ban hosztolt.
LLMOps és értékelés
·11 perc olvasás
Három nyílt TTS-modell egy laptopon: 96 cikkből 1 512 perc felolvasás, az SQLite-soroktól a 192 kbit/s-os AAC-ig és az oldal mellett maradó lejátszóig.
LLMOps és értékelés
·11 perc olvasás
Az Ollama egyetlen HTTP API-n szolgál ki nyílt modelleket saját hardveren. Ami jól megy, hol elmarad az átvitel, és mit nem fed le az MIT-licenc.
LLMOps és értékelés
·11 perc olvasás
A Portkey OpenAI-kompatibilis végpont mögé szorítja a retry-t, fallbacket, cache-t, guardrailöket és költségkövetést. Mi működik, mibe kerül a késleltetés?
LLMOps és értékelés
·8 perc olvasás
Claude Opus 5.5 az 1. a 211 modell közül az Artificial Analysisnél, 58 ponttal. Medium efforttal hozza az Opus 5 szintjét, 5,86 $ helyett 1,34 $-ért.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
Tipizált döntések az LLM routingban: Choice, Score és igen-valószínűség válaszok kalibrált konfidenciával, küszöbökkel és átadással embernek, Jevvel.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
A Langfuse MIT-licencű platform LLM-nyomokhoz, promptverziókhoz és kísérletekhez. Mibe kerül a saját telepítés, mennyi a usage-alapú ár, és hol veszít?
LLMOps és értékelés
·12 perc olvasás
Így trace-eld az LLM-ügynököket OpenTelemetryvel: GenAI semantic conventions és státuszuk, span-fa, token-metrikák, sampling, PII, eval és eszközök.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
OpenRouter egyetlen OpenAI-kompatibilis végpont mögé tereli a 80+ szolgáltató 500+ modelljét, fallbackkel és listaáron. Mennyibe kerül, és hol törik el.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
A Braintrust termelési trace-ekből épít datasetet és kapuzott kísérleteket. Mit ad a Starter és a Pro, és hol győz a Phoenix, a Langfuse vagy a LangSmith?
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
Promptfoo 2026: MIT-licencű evalok és red teaming, 2026 márciusától az OpenAI-hoz tartozik. Mi működik jól, hol törik meg a YAML, és mennyibe kerül?
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
Az Arize Phoenix ELv2 licencű trace- és értékelőszerver, saját adatbázison. Mibe kerül, és hol jobb nála a Langfuse, a Braintrust vagy a LangSmith?
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
A Helicone Apache-2.0 licencű LLM gateway és megfigyelési platform. Mit ad a proxy-architektúra, mibe kerül, és hogyan néz ki a saját üzemeltetés?
LLMOps és értékelés
·11 perc olvasás
A vLLM egy Hugging Face checkpointból OpenAI-kompatibilis szervert épít: mit ad a PagedAttention és a folyamatos batching, és mit kerül az üzemeltetés.
LLMOps és értékelés
·9 perc olvasás
A prompt caching, a kisebb modellre routing és a batch API-k csökkentik az éles LLM költségét és késleltetését. Így használd mindegyiket.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
LangSmith-teszt: számlázás trace-enként, 14 és 180 napos megőrzés, OpenTelemetry-ingest, offline és online értékelés, hol csúszik az agent runtime felé.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
A LiteLLM a legtöbb platformcsapat előtt futó, MIT-licencelt OpenAI-kompatibilis gateway. Ami jól megy, mi kerül és hol törik el.
LLMOps és értékelés
·10 perc olvasás
A Ragas faithfulness, context precision és recall metrikákkal méri a RAG- és ügynök-pipeline-okat. Tesztadat, kísérletek, Apache-2.0, a bíró külön fizetős.
LLMOps és értékelés
·8 perc olvasás
Az LLM evals teszthalmazzá alakítja a benyomást: hibaelemzés valódi trace-eken, grader választás, validált LLM-as-judge, pass^k és CI kapu.
LLMOps és értékelés
·12 perc olvasás
Fine-tuning, RAG vagy prompting: mit változtat (tudás, viselkedés, formátum), mennyibe kerül, ki kínál 2026-ban SFT-t, DPO-t és RFT-t, és egy döntési fa.