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Integraré OpenAI, claude o gemini en tu app
Dmytro L
Acerca de este Servicio
Traducción automática
La brecha que mata las funciones de IA no es el prompt. Es todo lo que lo rodea: límites de tasa, tiempos de espera, costo y lo que hace tu app cuando el modelo devuelve tonterías.
LO QUE HAGO
Agregar una función de IA a la app que ya tienes, o construir toda la parte incluyendo UI y desplegar. Resumen, extracción, clasificación, búsqueda, chat, salida estructurada de entrada desordenada.
QUÉ SIGNIFICA PRODUCCIÓN AQUÍ
Streaming, para que los usuarios no vean un spinner. Caché y elección del modelo, para mantener el gasto razonable. Reintentos y retroceso en 429s y tiempos de espera. Validación antes de que algo llegue a tu base de datos. Pruebas que cubren los caminos de fallo, integradas en CI.
TRABAJO RECIENTE
Un motor de contenido y traducción con IA para un SaaS que lideré como CTO: 4 veces más clientes potenciales, salud del sitio del 11% al 100%. Una plataforma de criptomonedas donde la coincidencia inteligente de órdenes redujo el tiempo de negociación de aproximadamente 7 minutos a 1-2.
PILA TECNOLÓGICA
Python (FastAPI, Django), Node.js, React y Next.js en TypeScript. OpenAI, Claude, Gemini. Postgres, pgvector, Redis, Docker, AWS. pytest, mypy, GitHub Actions.
Envíame tu repo o una descripción breve de tu stack y te diré dónde encaja la función y qué modelo usaría.
Conoce a Dmytro L
Dmytro L
CTO level AI Engineer for RAG Chatbots AI Agents and LLM Integration
- DeUcrania
- Miembro desdejul 2026
Idiomas
Ucraniano, Ruso, Inglés
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.
Traducción automática
Otros servicios de Desarrollo de IA que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Puedes trabajar en mi base de código existente?
Sí, ese es el caso normal. Envíame acceso al repo o un zip y trabajo en tus convenciones, en una rama, con un PR que revises. No reescribo lo que ya funciona. Si algo en el repo bloquea la función, te lo digo antes de comenzar, no después.
¿Qué modelo debería usar y cuánto costará ejecutarlo?
Depende del trabajo. La clasificación y extracción suelen funcionar bien con un modelo pequeño y barato; razonamiento largo necesita uno más grande. Benchmarkeo dos o tres en tus datos reales, muestro calidad y costo lado a lado, y lo construyo para que puedas cambiar modelos después.
¿Cómo manejas los límites de tasa y fallos?
Tiempos de espera en cada llamada, retroceso exponencial en 429 y 5xx, una cola cuando el volumen aumenta, y caché para que las entradas repetidas nunca lleguen dos veces a la API. Si el modelo está caído o devuelve algo inválido, la app se degrada de forma elegante en lugar de fallar a tu usuario.
¿Escribes pruebas?
Siempre. Pruebas unitarias en la lógica, pruebas de contrato en el límite del modelo con respuestas grabadas para que la suite no consuma tokens, y pruebas de caminos de fallo para tiempos de espera y salidas malas. Todo corre en GitHub Actions con ruff y mypy como puertas.
¿También puedes construir la UI?
Sí. React y Next.js en TypeScript, con Tailwind y shadcn si quieres. Respuestas en streaming, estados de carga y error adecuados, y los pequeños detalles que hacen que una función de IA se sienta rápida. Eso es lo que cubre el paquete Premium.
