OpenAI активно продвигает свой Assistants API как новую основу для создания кастомных AI-агентов. Многие пробуют внедрять его в поддержку клиентов, devtools, работу с документацией. Однако за видимой простотой скрываются нюансы, которые могут привести к неожиданным проблемам в продакшене.
Если не учитывать эти нюансы, вместо эффективного инструмента мы получаем искаженные метрики производительности, неконтролируемые расходы и риск «сгореть» под нагрузкой.
Такая ситуация возникает не только в теории, это реальность, когда вы пытаетесь использовать новый, более абстрактный уровень API для задач, где важен полный контроль над каждым шагом. Проблемы появляются и там, где ваши ожидания от мгновенного ответа модели сталкиваются с многошаговой логикой работы агента.
В таких системах необходим другой подход к внедрению. В этой статье разберемся, чем Assistants API отличается от классического Chat Completions API, какие у него ограничения и когда его стоит использовать, а когда лучше держаться подальше.
Читать далее