About Portfolio Cases Services Blog Contact 🎙 Talk to AI
EN DE RU
🎙 Talk to AI
Archive

All articles — page 16

Page 16 of 21 · back to latest

New Usage Analytics and Spend Controls in ChatGPT Enterprise: How Not to Lose Track of Costs

I'm Denis Shokhirev, an Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH B2B clients using a stack built on Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Last quarter, one client in industrial automation saw their entire monthly ChatGPT Enterprise budget evaporate overnight—because usage analytics lagged and no rate limits were in place. Here’s how I address this in real deployments. Why Usage Analytics and Spend Co

Jun 21, 2026

Neue Usage-Analytics und Ausgabenlimits in ChatGPT Enterprise: Wie Sie die Kosten im Griff behalten

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio liefere ich KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In den letzten 6 Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten ausgeliefert — und am Ende entscheidet oft nicht das Modell, sondern ob Sie die Kosten für Inferenz und API wirklich kennen und steuern. Was ist neu? Usage-Analytics und Kostenkontrolle in ChatGPT Enterprise Seit Apri

Jun 20, 2026

New Usage Analytics and Spend Controls in ChatGPT Enterprise: How Not to Lose Track of Costs

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship AI systems for DACH B2B clients using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Over the last six months, I’ve shipped 14 production AI agents — and in every case, the real pain wasn’t the model, but unpredictable inference spend. What’s Actually New in ChatGPT Enterprise Usage Analytics In April 2024, OpenAI released new Usage Analytics and Spend Controls for C

Jun 20, 2026

Обновлённые usage-аналитика и лимиты в ChatGPT Enterprise: как не потерять контроль над расходами

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI архитектор из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-решения для B2B-клиентов DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. За последние 6 месяцев я вывел в продакшен 14 AI-агентов — и каждый раз главный риск не в ML-метриках, а в бюджете на inference. Usage-аналитика в ChatGPT Enterprise: что реально изменилось В апреле 2024 OpenAI добавила Usage Analytics и Spend Controls в ChatGPT Enterprise (источник: OpenAI Blog

Jun 20, 2026

LLM API-Kosten kontrollieren und senken: Werkzeuge und produktive Muster

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg – ich entwickle produktionsreife KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Letzte Woche verursachte ein fehlerhafter Workflow in einer Logistiklösung API-Kosten von 180 € an einem Tag – und das bei aktiviertem OpenAI-Limit. Gerade im regulierten Markt mit DSGVO und ISO 27001 ist Kostentransparenz kein „nice to have“, sondern Pflicht. LLM API-Kosten: Wo Risiken im Produkti

Jun 19, 2026

How to Control and Reduce LLM API Spend: Tools and Production Patterns

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect in Freiburg, Germany, running DennisCraft AI Studio, shipping AI agents for DACH B2B clients on Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Last quarter, one logistics agent burned through $250 of LLM API within 24 hours due to a runaway loop — and no dashboard or vendor alert caught it in time. Production LLM cost overruns are real, persistent, and can quietly sabotage your margins. LLM API Pricing: Where the Risks Hide LLM API provi

Jun 19, 2026

Как контролировать и снижать расходы на API LLM: инструменты и паттерны для продакшена

Я — Denis Shokhirev, архитектор Enterprise AI, сейчас строю production-агентов для DACH-клиентов на стеке Claude, Supabase, n8n и self-hosted Postgres в Freiburg, Германия. Буквально на прошлой неделе у меня агент на Logistics B2B за сутки спалил $180 на LLM-запросах из-за одного багнутого workflow. Счет приходит каждый месяц, а оправдать перед CFO очередной перерасход всё сложнее. Почему LLM API — это новая статья риска LLM API (Anthropic, OpenAI, Google) — удобный инструмент, но их ценообра

Jun 19, 2026

50 % der LLM-Requests scheitern: So bauen Sie eine stabile API-Infrastruktur für generative KI

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio implementiere ich produktive KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbstgehostetem Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 KI-Agenten ausgeliefert – bei drei Projekten sind über 50 % der LLM-Requests mit 5xx oder Timeouts ausgefallen. Das ist kein Laborfehler, sondern ein echter Blocker für SLA und Compliance. Warum ist LLM-Infrastruktur so anfällig?

Jun 18, 2026

50% of LLM Tool Requests Fail: How to Build a Reliable API Infrastructure for Generative AI

I’m Denis Shokhirev, an Enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH B2B clients, using a stack built on Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Over the last six months, I’ve shipped 14 live AI agents — and on three projects, over half of all LLM requests failed with 5xx or timeouts. This isn’t a theoretical bug; it’s what breaks your SLA in production. Why LLM API Infrastructure Is So Unstable LLM APIs (Claud

Jun 18, 2026

50% запросов к LLM-инструментам падают: как построить отказоустойчивую API-инфраструктуру для генеративного AI

Я — Denis Shokhirev, архитектор AI из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я разворачиваю production-агентов для B2B-клиентов DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За последние полгода 14 агентов — и на 3 проектах больше половины LLM-запросов стабильно возвращали 5xx или таймауты. Это не «теоретический» баг — это блокирует SLA и выносит в проде. Почему LLM-инфраструктура так нестабильна LLM-инструменты (Claude, OpenAI, локальные модели) не гарантируют ста

Jun 18, 2026

How to Quickly Integrate and Manage Multiple AI Agents Without Rewriting Code

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. My stack is Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. In the past 6 months, I’ve shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients in logistics, fintech, and industrial automation. The most common real-world ask: “Add a new agent, but don’t break the old flow.” Architecting for multi-agent management—without endless refactoring—became a non-negotiable design priority. The Real Problem: Stability, Securi

Jun 17, 2026

Mehrere KI-Agenten schnell integrieren und verwalten – ohne Code-Neuschreiben

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. In den letzten 6 Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden in Logistik, Fintech und industrieller Automatisierung ausgeliefert. Die häufigste konkrete Anforderung: „Fügen Sie einen neuen Agenten hinzu – aber bitte ohne Alt-Logik und mit voller Compliance!“ Die stabile Verwaltung mehrerer Agenten ist kein Luxus, sondern Produktionsalltag, besonders

Jun 17, 2026

Как быстро интегрировать и управлять несколькими AI-агентами без переписывания кода

Я — Денис Шохирев, работаю в Фрайбурге (Германия), веду DennisCraft AI Studio. Мой стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За последние 6 месяцев я внедрил 14 production AI-агентов для B2B-клиентов из DACH в таких сферах, как логистика, финтех, промышленная автоматизация. Каждый третий запрос от клиента — «добавь нового агента, не ломая старую интеграцию». Вот почему архитектура и управление несколькими агентами — не теория, а ежедневный production-приоритет. Какую проблем

Jun 17, 2026

Warum Ihre KI-Agenten im Produktivbetrieb ausfallen: Wie Sie Fehler lokal erfassen und für Regression sowie Sicherheit nutzen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio liefere ich KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden aus – produktiv, nicht als Demo. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, eigene Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten bereitgestellt. Trotzdem stoße ich immer wieder auf das gleiche Problem: Ein Testlauf ist grün, aber im Produktivbetrieb bricht der Agent stillschweigend ab – kein Fehler im Code, sondern ein nicht e

Jun 16, 2026

Why Your AI Agents Break Prod: How to Locally Capture and Use Agent Failures for Regression and Security

I'm Denis Shokhirev, an Enterprise AI architect based in Freiburg. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Last quarter, I shipped 14 agents — and in at least 4 cases, I watched a “green” test suite pass, only to have a real-world prompt or edge-case input break a live integration in a client workflow. No runtime error, no stack trace — just a silent agent failure that nobody captured. W

Jun 16, 2026

Почему ваши AI-агенты ломают прод: как локально собирать и использовать данные о неудачных попытках и ошибках агентов

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI architect из Фрайбурга, веду DennisCraft AI Studio и за последние 6 месяцев собрал 14 продакшн AI-агентов для B2B в DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Неделю назад в очередной раз словил ситуацию: агент успешно проходит тесты, но в проде ловит edge-case и ломает бизнес-процесс клиента. Не баг в коде — ошибка в цепочке размышлений, которую никто не логировал. Зачем фиксировать неудачные попытки: реальные сбои и опасности Больш

Jun 16, 2026

KI-Agenten in der Cloud-Infrastruktur: Automatisierte Incident-Untersuchung und -Behebung in Azure ohne Datenabfluss

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem Studio DennisCraft AI realisiere ich produktive KI-Systeme für DACH-Kunden in Logistik, Fintech und Industrieautomation — mit einem Stack aus Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Vor wenigen Wochen wurde durch semgrep im CI erkannt, dass ein generierter Workflow versehentlich einen Azure-Token im Prompt ablegte – ohne diesen Hook wäre der Fehler in den Produktivbetrieb gelangt. Herausforderung: Autom

Jun 15, 2026

AI Agents for Cloud Ops: Automating Incident Investigation and Remediation in Azure Without Data Leaks

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I deploy production AI systems for DACH clients in logistics, fintech, and industrial automation. My stack includes Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Just last quarter, I caught a leaked Azure token in a workflow generated by an LLM — the only reason it never hit production was a semgrep pre-commit hook. The Challenge: Incident Automation in Azure Without Data Leaks Autom

Jun 15, 2026

AI-агенты в облачной инфраструктуре: как автоматизировать расследование и устранение инцидентов в Azure без риска утечки

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для клиентов в DACH-регионе: логистика, финтех, промышленная автоматизация. Мой стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В прошлом месяце я поймал утечку токена Azure на этапе генерации playbook'а — баг не ушёл в прод только благодаря паттерну в semgrep. Проблема: автоматизация инцидентов в Azure и риск утечек Масштабируемая автоматизация расследования и устранен

Jun 15, 2026

Schluss mit ständiger Kontext-Erklärung für KI: Persönliche Gedächtnisschicht für Analysten

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Ich leite DennisCraft AI Studio und liefere produktive KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden im Bereich Logistik, Fintech und industrielle Automatisierung. Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten ausgeliefert. Immer wieder erlebe ich, dass Analysten ihrem KI-System denselben Kontext und Begriffserklärungen mehrfach erklären müssen – das kostet Zeit und führ

Jun 14, 2026

Stop Re-Explaining Your Data to AI: Personal Context Layer for Analysts

I'm Denis Shokhirev, enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH B2B clients using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. After deploying 14 production AI agents in the last 6 months, I see the same pain: analysts constantly re-explain their business logic, field definitions, or edge cases to the AI — losing time and increasing friction. Why LLMs Forget User Context — and Why It Matters LLMs like Claude or GP

Jun 14, 2026

Как перестать каждый раз объяснять свой контекст ИИ: слой персональной памяти для аналитиков

Я — Денис Шохирев, архитектор AI-решений в Freiburg (DennisCraft AI Studio, стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres). За последние 6 месяцев я внедрил 14 production AI-агентов для DACH B2B — от логистики до финтеха. Каждый раз сталкиваюсь с одной и той же болью: аналитик вынужден по кругу разжёвывать свой доменный контекст ИИ, теряя время и точность. Почему LLM не запоминает ваш рабочий контекст Проблема не в “умности” модели, а в архитектуре пайплайна. LLM (Claude, GPT-4)

Jun 14, 2026

Warum Ihr KI-Agent zu viel Code schreibt – und wie Sie das beheben

Mein Name ist Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio habe ich in den letzten sechs Monaten 14 produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden aus Logistik, Fintech und Industrieautomation geliefert – auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbstgehostetem Postgres. Immer wieder stoße ich auf denselben Schmerzpunkt: KI-gestützte Agenten produzieren erheblich mehr Code als für die eigentliche Geschäftslogik erforderlich. Das hat direkte

Jun 13, 2026

Why Your AI Agent Writes Too Much Code—and How to Fix It

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany, and founder of DennisCraft AI Studio. Over the last six months, I shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients—logistics, fintech, industrial automation—using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Again and again, I saw the same issue: LLM-powered agents generate far more code than your business logic actually needs. Here’s how this happens, why it’s dangerous, and how I’ve built proce

Jun 13, 2026