{
"total_usd": 0.030978,
"llm_cost_usd": 0.020978,
"service_costs": {
"supadata_transcription": 0.01
},
"input_tokens": 4524,
"output_tokens": 962,
"cached_tokens": 0,
"llm_calls": 7,
"average_cost_per_llm_call": 0.002997,
"cost_breakdown": {
"llm": 0.020978,
"supadata_transcription": 0.01
}
}
{
"total_usd": 0.016092,
"llm_cost_usd": 0.006092,
"service_costs": {
"supadata_transcription": 0.01
},
"input_tokens": 10379,
"output_tokens": 1121,
"cached_tokens": 0,
"llm_calls": 4,
"average_cost_per_llm_call": 0.001523,
"cost_breakdown": {
"llm": 0.006092,
"supadata_transcription": 0.01
}
}
Claude Code Agents: The Feature That Changes Everything
⚡ QUICK TAKE: Claude Agents are here, still need you to hold their hand.
📊 SCORE: 6/10 – Interesting future tech, but a bit slow.
🏷️ CATEGORY: 💎 Hidden Gem
{
"total_usd": 0.017358,
"llm_cost_usd": 0.007358,
"service_costs": {
"supadata_transcription": 0.01
},
"input_tokens": 8574,
"output_tokens": 1869,
"cached_tokens": 0,
"llm_calls": 7,
"average_cost_per_llm_call": 0.001051,
"cost_breakdown": {
"llm": 0.007358,
"supadata_transcription": 0.01
}
}
The State of AI Code Quality: Hype vs Reality — Itamar Friedman, Qodo
Ten film analizuje wpływ sztucznej inteligencji na jakość kodu oprogramowania, zestawiając „hype” wokół AI z rzeczywistymi wyzwaniami w zarządzaniu jakością. Podkreśla, że choć AI zwiększa produktywność, wnosi też poważne obawy dotyczące integralności kodu, bezpieczeństwa i efektywności, wymagając rygorystycznego podejścia do jakości.
{
"total_usd": 0.019207,
"llm_cost_usd": 0.009207,
"service_costs": {
"supadata_transcription": 0.01
},
"input_tokens": 7155,
"output_tokens": 2800,
"cached_tokens": 0,
"llm_calls": 7,
"average_cost_per_llm_call": 0.001315,
"cost_breakdown": {
"llm": 0.009207,
"supadata_transcription": 0.01
}
}
$289/month and I'd Pay More
Ten film przedstawia wyselekcjonowany, oparty na sztucznej inteligencji stos narzędzi do tworzenia oprogramowania, zaprojektowany w celu rozwiązania powszechnych problemów z produktywnością i jakością w tworzeniu aplikacji. Autor omawia swoją osobistą konfigurację, szczegółowo opisując, w jaki sposób każdy komponent rozwiązuje trzy główne wyzwania: śmierć kontekstu, spadki jakości i tarcia w procesie wdrażania.
{
"total_usd": 0.041736,
"llm_cost_usd": 0.031736,
"service_costs": {
"supadata_transcription": 0.01
},
"input_tokens": 37648,
"output_tokens": 7948,
"cached_tokens": 0,
"llm_calls": 11,
"average_cost_per_llm_call": 0.002885,
"cost_breakdown": {
"llm": 0.031736,
"supadata_transcription": 0.01
}
}
Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 7: Agents, Prompts, and RAG.
Którego modelu LLM używasz i jak możesz zmaksymalizować jego wydajność? To pytanie nurtuje dziś każdego, kto styka się z dynamicznie rozwijającym się światem sztucznej inteligencji. Współczesne modele językowe (Large Language Models) rewolucjonizują sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i komunikujemy, ale ich prawdziwy potencjał często pozostaje niewykorzystany. Czy wiesz, jak sprawić, by Twój LLM przestał być jedynie narzędziem, a stał się autonomicznym, inteligentnym partnerem?
{
"total_usd": 0.03244,
"llm_cost_usd": 0.02244,
"service_costs": {
"supadata_transcription": 0.01
},
"input_tokens": 24401,
"output_tokens": 6004,
"cached_tokens": 0,
"llm_calls": 9,
"average_cost_per_llm_call": 0.002493,
"cost_breakdown": {
"llm": 0.02244,
"supadata_transcription": 0.01
}
}