Skriptuota AI infrastruktūra vs Make / Zapier Automatizacijos

Iliuzinis pigumas, kuris kainuoja brangiai

Pradėti su Zapier ar Make yra pigu – jie siūlo nemokamus ar nebrangius planus testavimui. Tačiau šios platformos mokestį ima už operacijas (Task). Sukūrus realų AI Agentą (kuris nuskaito asmeninį giją, klausia duomenų bazės RAG, vėl validuoja atsakymą), kiekviena iteracija suryja daugybę operacijų. Verslui tai reiškia milžiniškas tūkstantines sąskaitas kas mėnesį už infrastruktūrą, dar nepriskaičiuojant OpenAI LLM API modelio kaštų.

Dirbtinis.com sprendimus naudoja „On-premise“ (nuosavuose serveriuose) sprendimus su Python. Jūs nemokate jokių operacinių mokesčių tarpininkams. Mokat tik už patį AI smegenų darbą.

Klaidų kontrolė (Error Handling) ir Skalavimas

• No-code platformos: Jei vienas mazgas (node) nepavyksta prieiti prie PDF failo arba API raktas atmeta užklausą – visa grandinė lūžta grandinine reakcija. Apsaugų (Try/Catch) įgyvendinimas tarp 30 vizualių modulių primena spagečių lėkštę ir tampa košmaru palaikyti.
• Python Kodas: Turime absoliučią kontrolę. Jei kyla API riba (Rate limit), kodas automatiškai palauks (Exponential Backoff). Jei dokumento OCR pavyksta tik iš dalies, agentas pakeičia strategiją ir kreipiasi į operatorių per sistemą (Human-in-the-Loop) nelūždamas.

Versijų kontrolė ir Saugumas

Apie Git / GitHub versijų kontrolę Make.com aplinkoje galite pamiršti. Jeigu kolega Make platformoje per tempimą pele perjungė laidą į kitą laukelį, jis iškart sugadino production (gyvą) sistemą. Nėra galimybės grįžti atgal per komandas (Rollback).

Mūsų skriptuoti sprendimai naudoja CI/CD – joks kodas nėra leidžiamas į gamybą nepatikrinus automatizuotų testų, nepažeidžiant gyvų pardavimų ar viešųjų pirkimų duomenų srautų.

→ Rinkitės ilgalaikę kodinę architektūrą