Ich analysiere und optimiere AI SaaS, um unnötige AI-Kosten zu reduzieren

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Über diesen Service

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AI-Kosten werden selten über Nacht zum Problem. Sie wachsen still und heimlich durch unnötige Modellaufrufe, ineffiziente Workflows, doppelte Verarbeitung, schlechte Routing-Entscheidungen und vermeidbare Architekturfehler.


Bevor du eine Bestellung aufgibst, kannst du gerne meinen Hintergrund überprüfen:


Veröffentlichte AI-Forschung: https://arxiv.org/abs/2601.20772

LinkedIn-Profil: www.linkedin.com/in/shakhyar-gogoi-392016378


Über mich


  • Autor von COMET-SG1, einem maßgeschneiderten leichten AI-Modell, veröffentlicht auf arXiv
  • BS in Data Science & Artificial Intelligence (IIT Guwahati)
  • Hintergrund in AI-Systemen, Workflow-Design, Backend-Architektur und skalierbarer Systemplanung


Was ich analysiere

  1. AI-Workflow-Architektur
  2. Unterstützung bei Automatisierungsprozessen
  3. AI-Agenten-Workflows
  4. Modellnutzungsmuster
  5. Kosteneinsparungspotenziale
  6. Verarbeitungsengpässe
  7. Redundante AI-Aufrufe
  8. Skalierbarkeitsrisiken

Was du erhältst

  • Klare Ergebnisberichte
  • Identifizierte Kostentreiber
  • Optimierungsmöglichkeiten
  • Praktische Empfehlungen
  • Architekturbezogene Beobachtungen, wo anwendbar


Dieser Service richtet sich an Startups, SaaS-Produkte, AI-gestützte Anwendungen, Kundensupport-Systeme und Automatisierungs-Workflows, die ihre Effizienz verbessern möchten, bevor die Kosten im großen Maßstab ansteigen.

Lerne shakhyar kennen

shakhyar

AI Researcher, AI Cost Optimization, Backend Systems

  • AusIndien
  • Mitglied seitJuli 2020
  • Sprachen

    Englisch, Hindi
I build AI systems and backend infrastructure with a focus on efficiency. I am the author of COMET-SG1, an AI model designed to operate with limited computing resources. Many companies are spending far more on AI than necessary. Unnecessary model calls, duplicate processing, and inefficient workflows quietly increase costs as usage grows. I am interested in solving those problems by designing simpler and more efficient AI systems. Areas of interest: AI cost optimization, AI automation, support systems, backend architecture, and scalable software infrastructure.

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