Je vais concevoir une automatisation LLM ou un pipeline multi-agent


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez besoin d’un LLM pour effectuer une tâche de manière fiable, pas simplement une interface ChatGPT légère ? C’est ce que je crée.
Je conçois des pipelines qui restent cohérents et abordables à grande échelle : chaînes à plusieurs étapes (critique de brouillon, correction), couches de mémoire et de glossaire pour que les termes et le style restent uniformes sur de longues tâches, et contrôle du coût en tokens. Sur un projet récent, j’ai réduit la taille des prompts de 82 % sans perte de qualité, ce qui a directement réduit la facture.
Ce que je peux réaliser pour vous :
- Extraction, classification, traduction, résumé automatisés de textes/données
- Pipeline à plusieurs étapes et multi-agent
- Intégration d’OpenAI ou Gemini dans votre application ou workflow
- Audit et réduction des coûts d’un setup LLM existant
J’écris en Python ou Node avec des appels API directs, sans framework lourd, pour un contrôle total du comportement et du coût. Vous gardez votre clé API, ainsi la facturation reste entre vos mains.
Tout est livré avec un code source propre, des tests et un guide succinct. Contactez-moi avant de commander avec quelques détails sur votre tâche pour que je puisse bien la définir. Je suis également heureux de réaliser une petite tâche payante en test.
Découvrez David
Software engineer LLM pipelines, Rust, WebGL 3D
- DeAzerbaïdjan
- Membre depuissept. 2026
Langues
Russe, Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quelle clé API dois-je utiliser ?
La vôtre — vous gardez le contrôle de la facturation et des limites. Je configure tout et je ne stocke jamais votre clé.
OpenAI ou Gemini — quel modèle devrais-je choisir ?
Les deux. Je recommande le modèle le moins cher qui atteint votre niveau de qualité, et je peux mélanger les modèles entre les étapes pour réduire les coûts.
Pouvez-vous améliorer une configuration LLM que j’ai déjà ?
Oui — je réalise un audit de votre pipeline actuel, corrige la cohérence et réduit le coût en tokens. C’est souvent la solution la plus rapide.

