Разработка AI SaaS-платформы

Разработка AI SaaS-платформы

AI SaaS — это не просто обёртка над OpenAI API. Это продукт с multi-tenancy, billing, надёжным inference backend, rate limiting, observability и UX, который скрывает сложность ML от конечного пользователя. Мы строим полный стек.

Архитектура AI SaaS

AI Gateway Layer: Собственный прокси между приложением и AI-провайдерами. Функции: rate limiting per tenant, cost tracking, fallback (если OpenAI недоступен — переключение на Anthropic/Azure OpenAI), caching (semantic cache снижает затраты на 20–40%), logging для аналитики.

Multi-Tenancy:

• Isolation: отдельные vector stores (namespaces в Pinecone/Qdrant), отдельные fine-tuned модели per enterprise tenant
• Configuration per tenant: выбор модели, параметры, custom prompts, whitelist/blacklist
• Data residency: опциональное ограничение хранения данных по региону

Billing & Usage: Stripe для subscription management. Token-based billing (tracking через AI Gateway). Soft/hard limits. Usage dashboard для пользователя. Overage alerts.

Core AI Features: Зависит от типа продукта. Типичный набор: text generation, document QA (RAG), summarization, translation, code generation. Каждая функция — отдельный endpoint с независимым масштабированием.

Пайплайн разработки

Недели 1–4: Core infrastructure: auth (Clerk/Auth0), multi-tenancy, базовый AI gateway, первая AI-функция.

Недели 5–9: Billing (Stripe). Remaining core features. Admin panel. Usage analytics.

Недели 10–14: Onboarding flow, documentation, API keys management. Performance optimization.

Недели 15–18: Security audit, load testing, публичный запуск.

Масштабирование

Kubernetes с HPA (Horizontal Pod Autoscaler) по CPU/memory и custom metrics (inference queue depth). GPU pods для self-hosted моделей с node autoscaling. Целевые показатели: p99 latency <2 сек, uptime 99.9%.