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Meine KI-Rechnung ist von $200 im Monat auf $45 gefallen. Veröffentlicht habe ich mehr, nicht weniger.
Juni: $57.01. Juli: $33.09. Zwei Monate nach dem Wechsel zu DeepSeek V4 Pro über OpenCode sind meine KI-Kosten um 75 % gefallen. Die Commit-Historie beweist, dass ich mehr veröffentlicht habe, nicht weniger — 786 Commits über 4 Produkte. Hier ist die komplette Aufschlüsselung.
Analyse lesen
Ich habe 40 KI-Podcasts in 7 Sprachen evaluiert. Sechs Pipeline-Fixes später – das hat sich verbessert.
Ich habe ein Evaluierungs-Framework gebaut, um meine KI-Podcast-Pipeline anhand von 40 echten Episoden in 7 Sprachen zu bewerten. Der Review-Schritt machte die Skripte schlechter (3,34 → 2,91). Quellen-URLs sahen alle gefälscht aus (Score: 1,28). Chinesisch war die schwächste Sprache (2,88). Sechs Fixes, ein Tag und ein neues Modell später – hier sind die Vorher-Nachher-Zahlen und jede Änderung, die ich vorgenommen habe.
Wie ich System-Prompts schreibe, die auch wirklich durchgesetzt werden (nachdem meine KI-Moderatoren 13 Mal 'Trời ơi' gesagt haben)
Ich habe tagelang an einem System-Prompt für meine KI-Podcast-Moderatoren gearbeitet. Sie haben jedes Wort gelesen – und fast alles ignoriert. Die Lösung waren nicht bessere Worte, sondern die Erkenntnis, dass LLMs Regeln unterschiedlich verarbeiten, je nachdem, wo sie in deiner Pipeline leben.
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