Розробка AI SaaS-платформи

Розробка AI SaaS-платформи

AI SaaS — це не просто обгортка навколо OpenAI API. Це продукт з multi-tenancy, billing, надійним inference backend, rate limiting, observability та UX, який приховує складність ML від кінцевого користувача. Ми будуємо повний стек.

Архітектура AI SaaS

AI Gateway Layer: Власний proxy між додатком та AI-провайдерами. Функції: rate limiting per tenant, cost tracking, fallback (якщо OpenAI недоступна — переключення на Anthropic/Azure OpenAI), caching (semantic cache знижує витрати на 20–40%), logging для аналітики.

Multi-Tenancy:

• Isolation: окремі vector stores (namespaces у Pinecone/Qdrant), окремі fine-tuned моделі per enterprise tenant
• Configuration per tenant: вибір моделі, параметри, custom prompts, whitelist/blacklist
• Data residency: опціональне обмеження зберігання даних за регіоном

Billing & Usage: Stripe для управління підписками. Token-based billing (відстеження через AI Gateway). Soft/hard limits. Usage dashboard для користувача. Overage alerts.

Core AI Features: Залежить від типу продукту. Типовий набір: text generation, document QA (RAG), summarization, translation, code generation. Кожна функція — окремий endpoint з незалежним масштабуванням.

Pipeline розробки

Тижні 1–4: Core infrastructure: auth (Clerk/Auth0), multi-tenancy, базовий AI gateway, перша AI-функція.

Тижні 5–9: Billing (Stripe). Решта core features. Admin panel. Usage analytics.

Тижні 10–14: Onboarding flow, документація, управління API keys. Performance optimization.

Тижні 15–18: Security audit, load testing, публічний запуск.

Масштабування

Kubernetes з HPA (Horizontal Pod Autoscaler) за CPU/memory та custom metrics (inference queue depth). GPU pods для self-hosted моделей з node autoscaling. Цільові показники: p99 latency <2 sec, uptime 99.9%.