Выберите задачу
Начните с инструкции для вашего инструмента. Формат запросов и методы доступны в документации, а объём расходов можно оценить в калькуляторе токенов.
ТОКЕНМОСТ / ИНСТРУКЦИИ
Подключите API к своей задаче.
Подготовьте запрос из Python, настройте сценарий n8n и оцените расход токенов до запуска приложения.
Найдено: 90
Как сделать бота по базе знаний компании с проверяемыми ответами
Пользователь ждёт ответ по действующим правилам компании. Для этого боту нужны поиск по документам, контроль версий и явное право сказать, что ответа нет.
Читать инструкцию →Как повторить запрос к нейросети после таймаута без двойного расхода
Когда клиент перестал ждать, сервер мог уже получить ответ модели и списать расход. Новый запрос с новым ID создаёт риск второй генерации.
Читать инструкцию →Responses API или Chat Completions: как перенести интеграцию
Замена адреса запроса недостаточна: два протокола по-разному представляют сообщения, вызовы функций и события потока. Разберём перенос на уровне контракта приложения.
Читать инструкцию →Prompt injection в RAG: как защитить бота от инструкций в документах
Бот может найти правильный документ и одновременно получить из него вредную команду. Защита начинается с разграничения данных, пользовательского запроса и разрешённых действий.
Читать инструкцию →Как маскировать чувствительные данные перед отправкой в LLM API
Замена имени не очищает документ целиком. Нужен процесс, который проверяет текст, вложения, историю и журналы, сохраняя достаточно смысла для задачи.
Читать инструкцию →Почему LLM API отвечает медленно: TTFT, поток и полное время ответа
Скорость генерации токенов не объясняет весь путь запроса. Отдельные измерения покажут, где пользователь ждёт: до первого текста, между шагами агента или при завершении.
Читать инструкцию →Инструкции помогут подготовить интеграцию. Доступ к реальным запросам через Токенмост пока не открыт.