Работа с LLM API: продвинутое

О курсе

Курс про то, как вызов языковой модели превращается в надёжный компонент продакшн-системы, а не в скрипт, который иногда падает. Разбираем инженерную сторону API: сообщения и роли, параметры сэмплирования, токены, коды ошибок, повторы, идемпотентность, лимиты — всё, что стоит между «работает на демо» и «работает под нагрузкой».

Обучение построено вокруг пяти модулей: от устройства вызова к надёжности, форме ответа, стоимости и скорости и продакшн-готовности. В модуле «Надёжность» собираете обёртку с классификацией ошибок по четырём реакциям и замерами. В модуле «Форма ответа» строите контракт со схемой, перечислениями и запретом лишних полей. В «Стоимости и скорости» считаете бюджет задержки и денег и добиваетесь измеримого улучшения.

Курс для тех, кто уже вызывает LLM API в коде и хочет перестать гадать, почему оно иногда ломается. Нужен опыт программирования (язык неважен, примеры близки к Python) и базовое знакомство с REST/HTTP. Экспериментов «для общего развития» тут нет — только разбор реального вызова.

Чему вы научитесь

• Собирать и логировать массив messages с ролями и токенами для отладки вызова
• Классифицировать ошибки API по реакциям и строить обёртку с повторами и экспоненциальной задержкой
• Защищать вызовы от двойного списания через идемпотентность
• Проектировать структурированный вывод по JSON-схеме с перечислениями и ограничениями
• Настраивать вызов инструментов и обрабатывать их аргументы и ошибки
• Считать стоимость вызова заранее и сокращать контекст без потери качества
• Настраивать кэширование и параллельные или пакетные вызовы для ускорения
• Готовить интеграцию к продакшну: конфигурацию, наблюдаемость, тесты и безопасность

Что останется после курса

• Рабочая обёртка надёжности вокруг вызова модели, проверенная замерами
• Контракт структурированного ответа со схемой для одной реальной задачи
• Бюджет стоимости и задержки с измеримым улучшением по обеим осям
• Эксплуатационный документ по своей интеграции с моделью (на платных тарифах — с проверкой куратором и сертификатом)

Курс не подходит тем, кто ищет введение в ИИ или готовые промпты без разбора кода — здесь нужно писать и чинить вызовы API самому.