Как появилась идея Extella
От робототехники —
к управляемому исполнению
Архитектура Extella выросла из опыта в робототехнике. Этот опыт подсказал команде, как уменьшить зависимость результата от ошибок и галлюцинаций языковой модели.
Сначала — опыт в робототехнике
Тимур Рыспеков — основатель Extella, отвечающий за технологии. Его опыт работы с робототехникой стал отправной точкой для архитектуры платформы.
Когда робот делает шаг или поднимает ногу, за движением стоит система подготовленных алгоритмов, состояний и механизмов управления. Она учитывает положение робота и условия, а известное движение выполняет по разработанному алгоритму.
Затем — вопрос об ошибках ИИ
Языковая модель может каждый раз заново генерировать расчёт или способ выполнения задачи. При этом она расходует токены и может ошибиться: например, выдать правдоподобное, но неверное число.
Команда Extella применила принцип из робототехники: если действие уже описано программой, модель может выбрать нужный инструмент, а выполнение следует передать подготовленному алгоритму.
Модель выбирает действие.
Программа выполняет его по заданной логике.
Так появилась основа подхода Extella: программы и обработчики сохраняются в iCon-контейнерах, а CSPL обеспечивает их управляемое исполнение. В подходящих задачах это снижает риск ошибок в вычислениях и расход токенов на повторную генерацию расчётов.
Программное исполнение не исключает все галлюцинации: результат также зависит от входных данных, качества программы и выбора инструмента.
Зачем использовать CSPL
Как принцип работает
в задачах с ИИ
В одном режиме модель выполняла расчёты самостоятельно. В другом — передавала их готовому обработчику через CSPL. Сравнили время, стоимость и выходные токены на 7 одинаковых вопросах.
Время ответа
В 3,7 раза быстрее
Медиана времени на один вопрос.
Меньше ожидания результата.
Стоимость запросов
На 74% дешевле
Суммарная стоимость 7 вопросов.
В 3,9 раза ниже в этом тесте.
Меньше расходов на выполнение запросов.
Выходные токены
В 17,2 раза меньше
Токены, которые модель генерирует при ответе. Сумма за 7 вопросов.
Модель не тратит столько токенов на самостоятельный расчёт.
Результаты конкретного теста на учебных данных. Они показывают эффект в этом сценарии и не являются гарантией для всех проектов или показателем скорости разработки.
Что и как сравнивали
Один агент, одна модель qwen/qwen3.7-max через OpenRouter. В режиме без CSPL модель получала вопрос и данные учебного портфеля в JSON и выполняла расчёты самостоятельно. В режиме CSPL агент формировал сценарий и запускал программный обработчик.
Сравнение на 7 одинаковых вопросах| Показатель | Без CSPL | С CSPL |
|---|
| Медиана времени ответа | 90,0 с | 24,3 с |
|---|
| Стоимость 7 запросов | $0,4068 | $0,1041 |
|---|
| Выходные токены, сумма | 82 825 | 4 809 |
|---|
| Входные токены, сумма | 27 303 | 56 129 |
|---|
Экономия токенов относится к выходным токенам. Входных токенов в режиме CSPL было больше: использовались полная роль консультанта и два шага — вызов модуля и ответ. Общая стоимость запросов при этом оказалась ниже.
Стоимость рассчитана по тарифам, использованным в тесте: $1,475 за миллион входных и $4,425 за миллион выходных токенов. Время CSPL включает очередь исполнения на устройстве Extella. Сравнение доступно для 7 вопросов; всего режим CSPL проверили на 10 вопросах.
