ERR_01
Bloated system prompts
sent on every request Prompts de sistema inflados
enviados a cada requisição
sent on every request Prompts de sistema inflados
enviados a cada requisição
Early access open Acesso antecipado aberto
LLM cost optimization
for vibe-coded startups.
Otimização de custos de LLM
para startups com vibe coding.
Your AI bill is 3–5× higher than it should be. Vibe coding ships fast — but leaves silent waste behind. We audit your LLM calls, find the leaks, and cut your API spend by up to 70% in 30 days. Sua fatura de AI está 3–5× mais cara do que deveria. Vibe coding entrega rápido — mas deixa desperdício silencioso para trás. Auditamos suas chamadas de LLM, encontramos os vazamentos e cortamos seus gastos em até 70% em 30 dias.
No spam. We'll reach out by email and go from there. Sem spam. Entraremos em contato por e-mail e seguimos a partir daí.
// You're on the list. Talk soon. // Você está na lista. Em breve falamos.
70%
avg token waste found per audit
de desperdício de tokens por auditoria
30
days from audit to measurable savings
dias do diagnóstico à economia real
95%
of GenAI projects miss their ROI target
dos projetos de GenAI não atingem o ROI esperado
Vibe coding technical debt Dívida técnica do vibe coding
Reduce OpenAI API costs by fixing
the patterns AI tools leave behind.
Reduza os custos da API OpenAI corrigindo
os padrões que as ferramentas de AI deixam para trás.
ERR_02
Premium models used for tasks
a small model handles fine Modelos premium usados em tarefas
que modelos menores resolvem bem
a small model handles fine Modelos premium usados em tarefas
que modelos menores resolvem bem
ERR_03
No caching — identical prompts
billed every single time Sem cache — prompts idênticos
cobrados todas as vezes
billed every single time Sem cache — prompts idênticos
cobrados todas as vezes
ERR_04
Silent retry loops
inflating token count Loops de retry silenciosos
inflando a contagem de tokens
inflating token count Loops de retry silenciosos
inflando a contagem de tokens
ERR_05
No observability — costs invisible
until the invoice arrives Sem observabilidade — custos invisíveis
até a fatura chegar
until the invoice arrives Sem observabilidade — custos invisíveis
até a fatura chegar
ERR_06
Full conversation context sent
when only a slice is needed Contexto completo enviado
quando apenas uma fatia é necessária
when only a slice is needed Contexto completo enviado
quando apenas uma fatia é necessária
How it works Como funciona
LLM token waste audit —
from diagnosis to savings.
Auditoria de desperdício de tokens —
do diagnóstico à economia.
01 ——
Audit
Auditoria
We map every LLM call in your system, score each one against our waste checklist, and deliver a ranked report of exactly where money is leaking.
Mapeamos cada chamada de LLM no seu sistema, avaliamos com nosso checklist de desperdício e entregamos um relatório ranqueado com exatamente onde o dinheiro está vazando.
02 ——
Fix & Optimize
Correção
We implement the fixes — prompt compression, model routing, caching layers, context trimming — and validate savings with before/after metrics.
Implementamos as correções — compressão de prompts, roteamento de modelos, camadas de cache, trimming de contexto — e validamos a economia com métricas antes/depois.
03 ——
Retainer
Mensalidade
Optional ongoing monitoring. As your product grows, new waste patterns emerge. We keep costs flat while your usage scales.
Monitoramento contínuo opcional. Conforme o produto cresce, novos padrões de desperdício surgem. Mantemos os custos estáveis enquanto o uso escala.
FAQ
Common questions Perguntas frequentes
How much can I realistically save? Quanto posso economizar de verdade?
Most startups we audit are burning 3–5× what they need to. After a full audit and optimization cycle, clients typically save $1,000–$5,000/month depending on volume. Pricing is scoped per project — reach out and we'll figure out what makes sense. A maioria das startups que auditamos gasta de 3 a 5× mais do que o necessário. Após um ciclo completo de auditoria e otimização, os clientes economizam tipicamente $1.000–$5.000/mês dependendo do volume. O valor é definido caso a caso — entre em contato e encontramos o que faz sentido.
My system was vibe coded — is it even auditable? Meu sistema foi feito com vibe coding — dá pra auditar?
Yes — vibe-coded systems are actually the easiest to audit because they tend to share the same set of anti-patterns. Bloated prompts, wrong model selection, missing caching. We have a repeatable checklist specifically for AI-generated codebases. Sim — sistemas feitos com vibe coding são na verdade os mais fáceis de auditar porque tendem a compartilhar os mesmos anti-patterns. Prompts inflados, modelo errado, cache ausente. Temos um checklist repetível específico para codebases geradas por AI.
Do I need to give you access to my codebase? Preciso dar acesso ao meu codebase?
Not necessarily. We can do a meaningful audit with just your LLM usage logs and a read-only look at how prompts are structured. Full codebase access lets us go deeper, but it is never a hard requirement. Não necessariamente. Conseguimos fazer uma auditoria significativa apenas com seus logs de uso de LLM e uma visão somente leitura de como os prompts estão estruturados. Acesso completo ao codebase permite ir mais fundo, mas nunca é um requisito obrigatório.
How is this different from tools like Helicone or Portkey? Como isso é diferente de ferramentas como Helicone ou Portkey?
Those tools give you visibility — dashboards, logs, traces. We give you decisions. We look at the data, diagnose the waste, and implement the fixes. Think of them as your speedometer and us as your mechanic. Essas ferramentas te dão visibilidade — dashboards, logs, traces. Nós te damos decisões. Olhamos para os dados, diagnosticamos o desperdício e implementamos as correções. Pense nelas como o velocímetro e em nós como o mecânico.