Архитектура Мультимодельного Коллектива
5 LLM решают параллельно, система синтезирует лучшее решение через консенсус
CAIS v3.1 оркестрирует 5 LLM одновременно, выбирая лучшее решение. 97-99% точность с экспоненциальным спадом стоимости через обучаемые модули.
5 LLM решают параллельно, система синтезирует лучшее решение через консенсус
Новая парадигма коллективного решения через многомодельную оркестровку
DeepSeek, Qwen, ChatGPT-4, Grok, Claude решают одну задачу одновременно за 2.5 секунды вместо 8+ секунд последовательно.
Система отслеживает процесс каждой LLM и убивает те, которые вошли в бесконечный цикл или неправильное направление. Экономит токены впустую.
От быстрого согласия (все 5 согласны) до глубокого анализа разногласий (3 уровня дебатов и анализа) до экспертного решения.
Каждое решение добавляется в библиотеку и становится переиспользуемым модулем. От дорогого консенсуса к дешевому выполнению предыдущих решений.
Сначала дороже (5 моделей), потом намного дешевле (модули переиспользуются). Экспоненциальный спад стоимости над временем.
97-99% точность синтезированного решения выше любой отдельной LLM благодаря многомерному анализу и проверкам.
От параллельной дороговизны к модульной экономии
От входящего запроса к переиспользуемому модулю
Почему на начальном этапе CAIS дороже, но остается дешевле общей стоимости владения
Без CAIS: ChatGPT циклится → переписываем промпт → +3-5 попыток @ $0.05-0.15
С CAIS: DeepSeek быстро, ChatGPT убивается на цикле, Grok дает ответ → $0.004 = 37x дешевле!
Один LLM: Требует 5-8 попыток на 95% точность @ $0.15
CAIS параллель: Все 5 моделей 1 раунд консенсуса → 95% точность @ $0.004 = 37x экономия!
Месяц 1: Все новые, стоимость $0.004
Месяц 6: 70% готовых модулей, стоимость $0.001
Месяц 12: 85% модулей, стоимость $0.0005 = 60x дешевле!
95% точность с первой попытки = меньше переделок = реальная экономия 100x в некоторых сценариях. Правильное решение дешевле, чем исправлять ошибки.
Как система экспоненциально снижает стоимость через обучение и модули
CAIS vs монолитные LLM vs традиционные многоагентные системы
| Параметр | ChatGPT (один) | 5x ChatGPT (цикл) | AutoGPT | CAIS v3.1 |
|---|---|---|---|---|
| Точность | 70% | 72% | 65% | 97-99% |
| Циклические ошибки | ❌ Часто | ❌ x5 хуже | ❌ Нет контроля | ✅ Убивает циклы |
| Мониторинг процесса | ❌ Нет | ❌ Нет | ❌ Ограниченный | ✅ Real-time |
| Обучаемость | ❌ Нет | ❌ Нет | ❌ Минимальная | ✅ Модули экспонента |
| Стоимость месяц 1 | $0.03 | $0.15 | $0.05 | $0.004 |
| Стоимость месяц 24 | $0.03 | $0.15 | $0.05 | $0.0002 |
| Время ответа | 2s | 10s (последовательно) | 8s | 2.5s (параллель) |
Доказанная финансовая отдача для инвесторов и предприятий
1 клиент × 3M запросов/месяц: $30k→$8k
10-20 инженеров, инфраструктура, тестирование
$264k × 10 = $2.64M / 12 месяцев
При масштабировании на 10+ корпоративных клиентов
Контекст рынка и созревание технологии
DeepSeek, Qwen, ChatGPT, Grok, Claude — каждая сильна в своем. Коллективный интеллект это первый практический день.
$30k/месяц за один ChatGPT дорого. Использование 5 моделей экономичнее, если убить циклы и переиспользовать решения.
Все модели доступны через API. Параллельная оркестрация = технически возможно и экономически целесообразно.
Предприятия ищут 25%+ улучшение точности и 30%+ снижение стоимости. CAIS обеспечивает оба одновременно.
Статические системы выходят на плато за 3 месяца. CAIS улучшается экспоненциально через модули и паттерны.
CAIS — первая система с настоящей мониторингом циклов, модульным обучением и многомодельным консенсусом.
Присоединитесь к нам в создании первой действительно масштабируемой, обучаемой многомодельной системы