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Vou integrar OpenAI, claude ou gemini no seu app
Dmytro L
Sobre este Serviço
Tradução automática
A lacuna que prejudica os recursos de IA não é o prompt. É tudo ao redor dele: limites de taxa, timeouts, custo e o que seu app faz quando o modelo retorna nonsense.
O QUE EU FAÇO
Adiciono uma funcionalidade de IA ao app que você já tem ou construo toda a parte, incluindo UI e deploy. Resumo, extração, classificação, busca, chat, saída estruturada de entrada confusa.
O QUE SIGNIFICA PRODUÇÃO AQUI
Streaming, para que os usuários não fiquem esperando um spinner. Cache e escolha do modelo, para manter o custo sob controle. Retries e backoff em 429s e timeouts. Validação antes de qualquer coisa chegar ao seu banco de dados. Testes que cobrem os caminhos de falha, integrados ao CI.
TRABALHOS RECENTES
Um motor de conteúdo e tradução com IA para uma SaaS que lidero como CTO: 4x mais leads, saúde do site de 11% para 100%. Uma plataforma de criptomoedas onde o matching inteligente de ordens reduziu o tempo de negociação de cerca de 7 minutos para 1-2.
STACK
Python (FastAPI, Django), Node.js, React e Next.js em TypeScript. OpenAI, Claude, Gemini. Postgres, pgvector, Redis, Docker, AWS. pytest, mypy, GitHub Actions.
Envie seu repositório ou uma descrição rápida da sua stack e eu te digo onde a funcionalidade se encaixa e qual modelo eu usaria.
Conheça mais sobre Dmytro L
Dmytro L
CTO level AI Engineer for RAG Chatbots AI Agents and LLM Integration
- A partir deUcrânia
- Membro desdejul. de 2026
Idiomas
Ucraniano, Russo, Inglês
I build production AI systems, not prototypes. 8+ years full-stack, last two roles as CTO leading projects end to end.
Recent work: a support RAG chatbot that handles around 80% of customer cases and escalates the rest. Agentic workflows for a medical app with guardrails and structured outputs. An AI content engine that grew a SaaS's leads 4x.
Stack: Python (FastAPI, Django), Node.js, React/Next.js. OpenAI, Claude, Gemini. LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, n8n. pgvector, Pinecone. Docker, Kubernetes (LF certified), AWS.
Clean code, tests and deployment every time. Kyiv, UTC+3.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Você pode trabalhar no meu código existente?
Sim, esse é o caso normal. Envie acesso ao repositório ou um zip e eu trabalho nas suas convenções, em uma branch, com um PR que você revisa. Não reescrevo o que já funciona. Se algo no repositório bloquear a funcionalidade, te aviso antes de começarmos, não depois.
Qual modelo devo usar e qual será o custo para rodar?
Depende do trabalho. Classificação e extração geralmente funcionam bem com um modelo pequeno e barato; raciocínio mais longo precisa de um maior. Benchmarking de dois ou três modelos com seus dados reais, mostrando qualidade e custo lado a lado, e construo de forma que você possa trocar modelos depois.
Como você lida com limites de taxa e falhas?
Timeouts em cada chamada, backoff exponencial em 429s e 5xx, fila quando o volume sobe, e cache para que entradas repetidas nunca atinjam a API duas vezes. Se o modelo estiver fora do ar ou retornar algo inválido, o app degrada graciosamente ao invés de gerar erro para o usuário.
Você escreve testes?
Sempre. Testes unitários na lógica, testes de contrato na fronteira do modelo com respostas gravadas para que a suíte não gaste tokens, e testes de caminhos de falha para timeouts e saídas ruins. Tudo roda no GitHub Actions com ruff e mypy como gates.
Você também consegue construir a UI?
Sim. React e Next.js em TypeScript, com Tailwind e shadcn se preferir. Respostas streaming, estados de carregamento e erro adequados, e os detalhes que fazem uma funcionalidade de IA parecer rápida. É isso que o pacote Premium cobre.
