Лекції

Ця лекція — про те, як перетворити витрати на LLM та інфраструктуру на керовані метрики. Ви дізнаєтеся, де саме знімати дані usage (MCP‑сервер, кроки агента, commerce), як логувати їх у JSON із привʼязкою до request_id/ trace_id, як оцінювати вартість через tokens_in/ tokens_out і поле cost_estimate_usd, а також які агрегати й дашборди допомагають швидко знаходити запити, що «дорогі, повільні й без конверсії».

У цій лекції розберемо монетизацію LLM‑застосунку на прикладі GiftGenius: які бувають моделі (B2C/B2B, фріміум, підписка, допродаж (upsell)), як пов’язувати price із cost_per_task і як запускати A/B‑експерименти «вартість ↔ якість» із коректним логуванням ( experiment_id, variant, cost_per_task_usd, конверсія, виручка). Також окреслимо роль майбутнього quality_score і пояснимо, чому оптимізація лише під вартість майже завжди псує бізнес‑метрики.

Ця лекція — про зростання ChatGPT App через продуктові події. Ми «перекладаємо» маркетинг мовою лійки AARRR, проєктуємо модель подій ( "app_opened", "workflow_completed", "checkout_success"), повʼязуємо acquisition/activation/retention/revenue з аналітикою та cost‑інструментацією, вчимося запускати кампанії як експерименти за метриками й водночас не порушувати privacy‑first обмеження.

У цій лекції ви побудуєте практичну операційну схему для застосунків ChatGPT на прикладі GiftGenius. Розберемо, що вважати інцидентом (зокрема інцидентом якості, коли модель не викликає suggest_gifts), як SLO/SLI перетворюються на алерти (наприклад, за checkout_success_rate), який вигляд має життєвий цикл інциденту (detection → triage → mitigation → resolution → post‑mortem), які ролі потрібні навіть у команді з однієї людини, навіщо писати runbookʼи, як вмикати деградований режим через фічпрапорці та як підтримувати сервіс «у формі» завдяки операційному календарю.

У цій лекції ви зберете «паспорт App» — практичний документ на 1–2 сторінки для продакшену. Зафіксуєте архітектуру (ChatGPT → Widget → MCP → Agents → ACP/Stripe), безпеку й приватність (OAuth, scopes, PII, retention, ротація секретів), спостережуваність і SLO, економіку та продуктові метрики, а також операційні сценарії (інциденти, runbook-и, on‑call). Наприкінці розглянете сценарії технічного й продуктового демо та складете список типових помилок під час підготовки PASSPORT.md.