LLM統合サービス
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What we build
How we deliver
Map your workflows, identify high-impact opportunities, and quantify ROI potential.
Build a focused MVP for your highest-impact use case in 4-6 weeks.
Harden, monitor, and expand — leveraging existing infrastructure for each new capability.
4-8 weeks
pilot to production
95%+
milestone adherence
99.3%
SLA stability
LLM統合サービス Implementation
Use the same rollout pattern we apply in production programs: architecture review, risk controls, and measurable milestones from pilot to scale.
4-8 weeks
pilot to production timeline
95%+
delivery milestone adherence
99.3%
observed SLA stability in ops programs
選択はユースケースによって異なります。GPT-4は汎用推論とコーディングに優れています。Claudeは長文ドキュメント・細かいニュアンスの分析・安全性が重要なアプリケーションに優れています。GPT-4oは最高のスピードとコストのバランスを提供します。タスク要件に基づいて最適なモデルにリクエストをルーティングするマルチモデルアーキテクチャを実装することも多くあります。
複数のコスト最適化戦略を実装します：繰り返しクエリのインテリジェントキャッシング・リクエストバッチング・プロンプト圧縮技術・モデルの段階化（シンプルなタスクには小さいモデルを使用）・トークン使用量のモニタリング。通常の実装では、単純な統合と比較して40〜60%のコスト削減が実現されます。
即座のユーザーフィードバックのためにストリーミングレスポンスを使用し、重要なパスのリクエスト優先順位付けを実装し、一般的なクエリのエッジキャッシングを使用し、レジリエンスのためのフォールバックチェーンを設計します。サブ秒の要件には、小さいモデルと選択的なGPT-4エスカレーションを組み合わせたハイブリッドアプローチを設計します。
JSONスキーマを使用した構造化出力・出力バリデーションとリトライロジックの実装・明示的なフォーマット要件を含むプロンプト設計・予測可能な構造化レスポンスのためのファンクションコーリングを使用します。重要なアプリケーションには信頼度スコアリングとヒューマンインザループ検証を追加します。
はい。既存のAPI・データベース・ワークフローと接続するLLM統合レイヤーを構築します。これには認証パススルー・データ変換・エラー処理・監査ロギングが含まれます。LLMは別個のシステムとしてではなく、既存のアーキテクチャのスマートなレイヤーになります。
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Delivery available from Bengaluru and Coimbatore teams, with remote implementation across India.
Case Studies
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Boolean and Beyond
825/90, 13th Cross, 3rd Main
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590, Diwan Bahadur Rd
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Coimbatore, Tamil Nadu 641002