Fullstack-розробник Владислав Гаркуша поділився кейсом інтеграції ШІ для інтернет-магазину та розповів про труднощі, через які він «трохи не з'їхав з глузду».
Fullstack-розробник Владислав Гаркуша поділився кейсом інтеграції ШІ для інтернет-магазину та розповів про труднощі, через які він «трохи не з'їхав з глузду».
Айтівець давно планував створити інтелектуального чат-бота для інтернет-магазину взуття. На початковому етапі процес проходив без ускладнень: Владислав зареєструвався на платформі автоматизації n8n, підготував необхідний промпт та налаштував базову логіку. Далі він створив проміжний сервер на фреймворку Next.js для прямого звернення до n8n, де в якості основної мовної моделі була підключена GPT-5mini.
Однак у процесі тестування розробник зіштовхнувся з проблемою, знайомою багатьом творцям рішень на базі ШІ.
«Я трохи не з'їхав з глузду. Спочатку все було добре, але потім почалося те, про що кажуть багато вайбкодерів — токени! Вся ця система почала їсти дуже багато токенів», — ділиться Владислав у LinkedIn.
Щоб оптимізувати витрати ресурсів, розробник спочатку впровадив обмеження на рівні 6 повідомлень на 30 хвилин. Втім, виключно фронтенд-рішення виявилося недостатнім для повноцінного захисту та контролю.
«На фронті цього було замало, тому прийшлось робити все „як у людини“: зробив роутер, який звертається до n8n і повертає мені потрібні товари, а також додав ліміт на бекенді. Потім зменшив контекст і скоротив response до тільки того, що реально потрібно», — пояснює ІТ-фахівець.
За словами Владислава, завдання, яке початково планувалося виконати орієнтовно за дві години, у підсумку розтягнулося на пів дня інтенсивної роботи.
Попри виниклі складнощі та суттєве коригування таймінгу, розробник оцінює цей кейс позитивно, адже завдяки оптимізації архітектури йому вдалося отримати цінний практичний досвід та досягти бажаного результату.
