Месяц работы в трёх постах

За последний месяц мы выкатили в Табрике целую пачку обновлений и продолжаем двигать сервис к полноценному релизу.

На видео можно увидеть комментарии — одно из главных обновлений.

👉 tabrica.ru

Как же люди умеют разочаровывать)))
Проблема даже не в доброте, которой ты стараешься их осыпать, а в них самих. Один раз помог — значит тебя можно доить бесконечно. Один раз простил — значит простишь еще раз. Один раз не ответил жестко — значит можно выебать мозги.

Самое мерзкое даже не в том, что люди берут. Все мы иногда берём: время, внимание, поддержку, терпение. Мерзость начинается там, где человек начинает видеть перед собой не еще одного человека, а лишь бесплатный ресурс. Ты можешь уставать, выгорать, иметь свои проблемы, но это как будто не считается. Ведь проблемы только у меня одного любимого, так ведь? Зарабатываешь больше — значит ты можешь отдавать. Что? Денег нет? Такого же не бывает, посмотри на свою зарплату.

И потом, когда ты внезапно осознаешь происходящее и ставишь границу, то внезапно становишься плохим, холодным, изменившимся, эгоистом, жадным и злым. Хватит.

Audi R8 V10 в Кишиневе...
One day.

Начал использовать новый для себя подход в оркестрации агентов.

Итог за последние дни:
- стабильно уходит по 150 млн токенов в день;
- один запрос спокойно может крутиться больше часа;
- нормальный результат получается с первого раза даже на большом проекте и сложной фиче;
- агент сам проходит edge-кейсы, пишет/гоняет тесты, а мне остается руками протыкать интерфейс и указать на визуальные косяки.

Это новый режим разработки: ты не просишь модель сделать маленький кусок, а собираешь процесс, где несколько агентов долго копают задачу, проверяют друг друга, чинят последствия и доводят фичу до состояния, которое уже можно ревьюить как работу нормального разработчика.

Круто? Да. Ускоряет разработку в несколько раз.
Дорого? Тоже да. Но пока OpenAI за $100 дает лимиты, на которых можно практически всегда жечь сотню миллионов токенов в день, то этим грех не пользоваться.

Ценность тут уже не в том, чтобы собрать промпт получше. На самом деле за тебя этим может заняться другой агент.
А в том, чтобы иметь понимание как собрать агентскую мясорубку, которая поправляет косяки друг за другом.

DTO, schema, model, entity: почему в коде всё называется User

Это была тяжелая статья. Мысли постоянно смешивались и было сложно выстроить текст так, чтобы каждый абзац отвечал на конкретный вопрос.

Но в итоге получилось хорошо. Не думаю, что она залетит, но для меня, как для автора, ее написание было крайне полезным.

Это счастье.

Наконец-то я дождался новых моделей от OpenAI.

5.6 Sol — это ровно то, чего я хотел уже как несколько месяцев: умнее, стабильнее, предсказуемее. Она обходит Fable 5 почти во всех бенчмарках, еще и без цирка с рандомными переключениями на Opus 4.8.

Но и младшие модели не нужно недооценивать: 5.6 Terra обходит Fable 5 во многих бенчах, а стоит в два раза дешевле чем 5.5. Это магия просто какая-то.
А 5.6 Luna будет идеальной моделью под написание кода. Дешевая и быстрая.

Уже начал тестировать, потом распишу сюда фидбэк.

Пока что отношения с обновлением у меня очень натянутые: лимиты закончились буквально за минут сорок. Это нетипично при любом сценарии использования на подписке за 100$.

Но лимиты мне уже сбросили буквально минут 5 назад, так что OpenAI фиксят баги прям в эту секунду.

Если все будет ок, то я для себя выберу следующую тактику:
- 5.6 Sol medium — ревьюер и планнер;
- 5.6 Terra light — основной агент и оркестратор;
- 5.6 Luna medium — разработчик.

Посмотрим, как эта тактика себя покажет на продуктовой разработке на нескольких огромных проектах.
Предварительно могу сказать, что 5.6 Sol ultra нашел куда больше проблем во время ревью, чем ровно такой же субагент на 5.5 high.

Погонял я разные модели и reasoning'и, пытаясь найти нормальный баланс между качеством и расходом лимитов.

Вкратце про Ultra: это не новый сверхжирный reasoning, а запуск пачки агентов под капотом. Для огромных параллельных задач иногда полезно, но в обычной разработке практически бесполезно и очень дорого.
Сначала я тут сам путался, но по сути это просто аналог Max-мода в Cursor.

Пока лучшая связка для меня выглядит так:
- GPT-5.6 Terra medium — основной разработчик и оркестратор;
- GPT-5.6 Sol medium — ревьюер и планнер.

Terra реализует задачу и гоняет тесты, Sol ищет баги и пропущенные edge-кейсы, после чего Terra исправляет замечания. Цикл идёт до approve.

Теперь самое интересное:
Luna для обычной разработки оказалась почти бессмысленной. Она дешёвая за токен, но это никак не гарантирует экономный расход лимитов.

Например, по Artificial Analysis:
- Terra medium: 46 Intelligence, 10 млн токенов;
- Luna high: те же 46, но 37 млн токенов;
- Sol low: 49 Intelligence и 6.6 млн токенов.

То есть дешёвая модель может просто сожрать в несколько раз больше токенов и в итоге оказаться дороже.

Но есть ещё один момент:
Вместе со снижением стоимости моделей OpenAI, заметно закрутили гайки по лимитам Codex.

Раньше связки вроде GPT-5.5 medium + GPT-5.5 high стоили сильно дороже, но позволяли мне прогонять огромные объёмы работы.
Сейчас даже более дешёвый GPT-5.6 Terra medium сжирает лимиты ощутимо быстрее.

Точную формулу списания OpenAI не раскрывает, поэтому утверждать наверняка нельзя. Но по фактическому использованию есть ощущение, что модели стали дешевле по API, но дороже относительно лимитов по подпискам.
На самом деле это можно было предугадать, потому что уже не первый месяц из всех труб говорят о том, что Claude Code и Codex работают себе в убыток, если сравнивать цены по API и подписочные лимиты. OpenAI хорошо постаралась над оптимизацией моделей — теперь можно и выровнять этот неприятный для бизнеса момент.

Еще забыл поговорить про разницу в скорости между Terra и Sol.

По данным Artificial Analysis:
- Terra medium: 113.5 output-токена в секунду;
- Sol medium: 59.7 output-токена в секунду.

То есть Terra генерирует ответ почти в 1.9 раза быстрее.

Разница по задержке ещё заметнее:
- Terra начинает отвечать примерно через 1.55 секунды;
- Sol — через 7.92 секунды.

А стандартизированный ответ на 500 токенов занимает:
- Terra medium — около 5.95 секунды;
- Sol medium — около 16.29 секунды.

Получается, Terra начинает отвечать примерно в пять раз быстрее, а весь ответ завершает почти в три раза быстрее.
Конечно, это замеры API, а не готового агента внутри Codex. Но эта разница дает примерное понимание разницы скоростей между модельками.

И для разработки это нихуя не косметическая разница. Проверено на себе же.
При моем сетапе, о котором я говорил выше, задачи начали завершаться существенно быстрее просто из-за скорости Terra.

Ставить Sol основным разработчиком только потому, что у него выше Intelligence Index, — это уже либо про тариф за 200$, либо фетишизм на бенчмарки.
Хотя и то, и то я считаю неоправданным, можно выстроить куда более крутой рабочий процесс чисто под свои задачи.

У нас ещё одно обновление 🚀

Добавили поле «Множественный выбор», загрузку файлов до 5 ГБ и ручной ввод даты и времени. Также ускорили работу со связанными записями и обновили лендинг.

Подробнее об изменениях:
https://tabrica.ru/updates/new-field-big-files-and-new-landing

Последнее время прям усиленно учу теорию.

Решил системно пройтись по большинству технологий, которые и так использую каждый день, но где оставались дыры (Python, SQL, PG, MongoDB и т.д.).
Это продолжается уже пару недель, и я прям чувствую, как начинаю применять новое в рассуждениях или в целом на работе, так что это явно не для красоты и не для галочки.

Учить еще много, стараюсь стабильно этим заниматься, но мозг все же подкипает частенько.

И, кстати, прям очень заметно, настолько теория сейчас легче схватывается, чем даже год назад.
Когнитивные способности и хуе-мое.