Uber: стоимость сессии ИИ-агента в разработке на 52% ниже июньского пика

ИИ-инструменты Uber охватили все этапы разработки ПО, и число пользователей и запросов быстро выросло: с февраля по август 2026 года еженедельная аудитория агентных инструментов увеличилась в 7 раз, число запросов в 9,4 раза. Рост использования ставит перед компанией задачу управлять расходами на ИИ-кодинг и сохранять качество результата. Автор публикации, Distinguished Engineer Uday Kiran Medisetty, описывает это как инженерную задачу: убрать токены, не дающие ценности, не рассчитывая только на снижение цены за токен и не отказываясь от инструментов.

Uber строит «фабрику ПО»: агентные сессии работают на четырёх уровнях, от специализированных управляемых агентов до универсальных интерактивных инструментов. Управляемые агенты выполняют код-ревью, самолечение сбоев CI, подготовку pull request с визуальной проверкой, разбор алертов дежурных, отладку багов и сопровождение кода с проверкой человеком. Расходы разложены на шесть множителей: пользователи, запросы, токены на запрос и другие. Для каждого агента компания собирает бенчмарк из реальной работы и выбирает модель, оптимальную по стоимости, качеству и надёжности. Например, ревьюер uReview проверяет все pull request и оценивается по precision, recall и F1.

Для снижения расходов Uber задала модели по умолчанию для субагентов, ограничила контекст порогом компактации в 400 тыс. токенов, установила средний уровень рассуждений, перевела кэш промптов на окно в 1 час, подключила MCP-серверы через единый шлюз и CLI, внедрила пакетный режим вызова инструментов и AI Context Graph с 24 млн узлов и 80 млн рёбер. Инженерам доступны счётчик расходов в строке состояния, уведомления при 50, 80 и 100% ожидаемых трат и панель анализа сессий. По данным компании, с февраля по июль при фиксированной модели стоимость 1000 запросов снизилась почти на 34% от пика, стоимость сессии на 52% от июньского пика; общие расходы на ИИ с апреля относительно стабилизировались.