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Ich integriere OpenAI, Claude oder Gemini in deine App
Dmytro L
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Die Lücke, die KI-Funktionen behindert, ist nicht der Prompt. Es ist alles drumherum: Rate-Limits, Timeouts, Kosten und was deine App macht, wenn das Modell Unsinn zurückgibt.
WAS ICH MACHE
Füge eine KI-Funktion zu deiner bestehenden App hinzu oder baue den ganzen Abschnitt inklusive UI und Deployment. Zusammenfassung, Extraktion, Klassifikation, Suche, Chat, strukturierte Ausgabe aus unordentlichem Input.
WAS BEDEUTET PRODUKTION HIER
Streaming, damit die Nutzer keinen Spinner sehen. Caching und Model-Auswahl, damit die Kosten im Rahmen bleiben. Wiederholungen und Backoff bei 429er und Timeouts. Validierung, bevor etwas in deine Datenbank kommt. Tests, die die Fehlerpfade abdecken, integriert in CI.
NEUE ARBEIT
Eine KI-Content- und Übersetzungs-Engine für eine SaaS, bei der ich als CTO leitete: 4-mal mehr Leads, Website-Gesundheit von 11% auf 100%. Eine Krypto-Plattform, bei der intelligentes Order-Matching die Deal-Zeit von etwa 7 Minuten auf 1-2 Minuten verkürzte.
STACK
Python (FastAPI, Django), Node.js, React und Next.js in TypeScript. OpenAI, Claude, Gemini. Postgres, pgvector, Redis, Docker, AWS. pytest, mypy, GitHub Actions.
Sende mir dein Repo oder eine kurze Beschreibung deines Stacks und ich sage dir, wo die Funktion passt und welches Modell ich verwenden würde.
Lerne Dmytro L kennen
Dmytro L
CTO level AI Engineer for RAG Chatbots AI Agents and LLM Integration
- AusUkraine
- Mitglied seitJuli 2026
Sprachen
Ukrainisch, Russisch, Englisch
I build production AI systems, not prototypes. 8+ years full-stack, last two roles as CTO leading projects end to end.
Recent work: a support RAG chatbot that handles around 80% of customer cases and escalates the rest. Agentic workflows for a medical app with guardrails and structured outputs. An AI content engine that grew a SaaS's leads 4x.
Stack: Python (FastAPI, Django), Node.js, React/Next.js. OpenAI, Claude, Gemini. LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, n8n. pgvector, Pinecone. Docker, Kubernetes (LF certified), AWS.
Clean code, tests and deployment every time. Kyiv, UTC+3.
Automatische Übersetzung
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich KI-Entwicklung
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du in meinem bestehenden Code arbeiten?
Ja, das ist der normale Fall. Sende mir Zugriff auf dein Repo oder eine Zip-Datei, und ich arbeite nach deinen Konventionen, auf einem Branch, mit einem PR, den du reviewst. Ich schreibe nicht neu, was schon funktioniert. Wenn etwas im Repo die Funktion blockiert, sage ich dir das, bevor wir anfangen, nicht danach.
Welches Modell soll ich verwenden und was wird es kosten?
Kommt auf den Job an. Klassifikation und Extraktion laufen meist gut auf einem kleinen, günstigen Modell; längeres Reasoning braucht ein größeres. Ich benchmarke zwei oder drei auf deinen echten Daten, zeige Qualität und Kosten nebeneinander und baue es so, dass du später Modelle austauschen kannst.
Wie gehst du mit Ratenbegrenzungen und Fehlern um?
Timeouts bei jedem Aufruf, exponentielles Backoff bei 429 und 5xx, eine Queue bei Volumen-Spikes und Caching, damit wiederholte Inputs nie zweimal die API treffen. Wenn das Modell down ist oder etwas Ungültiges zurückgibt, verschlechtert sich die App elegant, anstatt beim Nutzer Fehler zu zeigen.
Schreiben Sie Tests?
Immer. Unit-Tests für die Logik, Contract-Tests an der Modell-Grenze mit aufgezeichneten Antworten, damit die Suite keine Tokens verbraucht, und Tests für Fehlerpfade bei Timeouts und schlechtem Output. Alles läuft in GitHub Actions mit ruff und mypy als Gatekeeper.
Kannst du auch die UI bauen?
Ja. React und Next.js in TypeScript, mit Tailwind und shadcn, wenn du möchtest. Gestreamte Antworten, richtige Lade- und Fehlerzustände und die kleinen Details, die eine KI-Funktion schnell wirken lassen. Das deckt das Premium-Paket ab.
