Contact Us

AI-інтеграція для бізнесу — LLM у ваш продукт

Додаємо AI-функції до існуючих продуктів — чат-асистенти, Q&A по документах, розумний пошук. Без демо-прототипів, без AI washing. Робочий код у вашому репозиторії.

Розповісти про задачуДивитись кейси

Codevia інтегрує OpenAI, Gemini та open-source LLM у ваш наявний веб або мобільний продукт. Ми не консультуємо з AI-стратегії — ми пишемо код. Наш фокус: додати AI-інтеграцію для бізнесу без переписування існуючого бекенду. RAG pipeline по вашій документації, потокові чат-відповіді, embedding-пошук по великим каталогам — все це інтегрується у ваш продукт за 2–8 тижнів.

Що ми будуємо

Чат-асистенти

LLM-backed чат у вашому застосунку: підтримка клієнтів, onboarding-помічник, внутрішній helpdesk. Потокова генерація, контекст розмови, fallback на людину.

Document Q&A (RAG)

Завантажте PDF, Confluence, Notion або базу даних — користувачі ставлять питання природною мовою і отримують відповіді з посиланнями на джерела. Векторний пошук через pgvector або Pinecone.

Розумний автокомплітер

AI-підказки в редакторах, формах або пошуку. Значно покращує UX для продуктів з контентом, що вводиться вручну.

Пайплайни генерації контенту

Автоматична генерація описів, звітів, листів або специфікацій на основі структурованих даних. Зменшує ручну роботу у вашому SaaS або внутрішніх інструментах.

LLM-функції в адмін-панелі

AI-узагальнення у дашборді, авто-теги, класифікація, anomaly detection. Цінність AI там, де ваша команда вже проводить час.

Для кого

SaaS-засновники

Хочете AI-функцію у вашому роадмапі, але не готові наймати AI-спеціаліста на повний час. LLM інтеграція для SaaS — наш стандартний кейс.

Продуктові команди

Середній або великий продукт зі зрілим бекендом, де AI може покращити ключовий workflow — пошук, контент, підтримку.

Стартапи з існуючим бекендом

Бекенд вже є, але AI-спеціаліста немає. Додаємо OpenAI API розробка або open-source LLM до вашого стеку без перебудови архітектури.

Як ми інтегруємо

  1. 01

    Скоуп і вибір моделі

    Розбираємо ваш кейс, обираємо LLM (OpenAI, Gemini, open-source) та визначаємо поверхню інтеграції — які дані надходять, що повертає модель, як використовується результат.

  2. 02

    Prompt engineering і дизайн retrieval

    Розробляємо промпти і, де потрібно, будуємо retrieval pipeline: стратегія чанкінгу, вибір embedding-моделі, налаштування векторного сховища (pgvector, Pinecone, Weaviate).

  3. 03

    Інтеграція та підключення до бекенду

    Додаємо AI-функцію до вашого існуючого бекенду — API handlers, streaming endpoints, управління rate limit, відстеження витрат. Без переписування основного продукту.

  4. 04

    Оцінка та перевірка якості

    Проводимо структуровану оцінку: крайні кейси промптів, перевірка галюцинацій, бенчмарки затримки. Налаштовуємо до досягнення критеріїв приймання.

  5. 05

    Розгортання та передача

    Розгортаємо на вашій інфраструктурі і документуємо інтеграцію. Перші 30 днів налаштування промптів після запуску включені.

Технології

  • OpenAI API
  • Anthropic Claude API
  • Google Gemini
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • pgvector
  • Pinecone
  • Weaviate
  • .NET 8
  • Python
  • FastAPI
  • Next.js

Кейси

Bitzlings — AI SaaS для dev-команд

Codevia розробила повний продукт Bitzlings — AI-first SaaS з інструментами для dev-команд. Включає AI-функції на базі LLM, автоматизацію workflow та інтеграції. Три тижні від Figma до запуску MVP.

Читати кейс

Терміни та вартість

Чесні мінімальні бюджети. Без «напишіть нам для отримання цін».

Тип проектуТерміниВартість
Простий чат-бот (FAQ, меню, скриптові сценарії)2–3 тижнівід $1 500
RAG по вашим документам (векторний пошук + LLM)3–5 тижніввід $3 000
Повна LLM-функція в існуючому продукті4–8 тижніввід $5 000

Більш складні інтеграції (кілька LLM, custom fine-tuning, high-load) обговорюємо індивідуально.

Часті запитання

Залежить від моделі та навантаження. GPT-4o — приблизно $5 за мільйон вхідних токенів. Для більшості бізнес-застосунків — чат-асистент або Q&A по документах із середнім трафіком — місячні витрати на API складають $50–$300. Ми допоможемо оптимізувати промпти та pipeline для мінімального споживання токенів.
За умовами OpenAI API дані не використовуються для навчання моделей за замовчуванням. Для суворіших вимог до конфіденційності — розгортаємо open-source LLM (Llama, Mistral) на вашій власній інфраструктурі або використовуємо Azure OpenAI Service у вашому хмарному тенанті.
OpenAI та Gemini дають найкраще співвідношення можливостей і ціни для більшості завдань. Open-source моделі (Llama 3, Mistral, Phi) підходять, коли правила конфіденційності даних виключають сторонні API, або коли потрібно запускати inference у масштабі без витрат на токени. Рекомендуємо на основі ваших конкретних обмежень.
Ми реалізуємо стрімінгові відповіді — користувачі бачать текст по мірі генерації, як у ChatGPT. Затримка до першого токена — зазвичай 200–800мс. Для критичних за часом сценаріїв використовуємо менші швидкі моделі або попередньо обчислені embeddings.
Можемо налаштувати місячний контракт підтримки або передати вашій внутрішній команді з повною документацією. LLM-інтеграції потребують іноді налаштування промптів при оновленні моделей — перші 30 днів після запуску включені у кожен проект.
Так, це найпоширеніший тип роботи. Аудитуємо ваш бекенд, визначаємо точки інтеграції та додаємо AI-функції без переписування основного продукту. Інтегрували у .NET, Node.js, Python та Firebase бекенди.

Готові додати AI до свого продукту?

Розкажіть, що ви хочете, щоб AI робив у вашому продукті — ми відповімо з оцінкою протягом одного робочого дня.

Зв'язатись з нами