Lindy ha costruito l'impiegato AI. Ha spostato la flotta su pesi open-weight serviti da Atlas Cloud, ha ridotto i costi di inferenza di circa il 90% e lo ha fatto senza consegnare un prodotto peggiore.
~90% di costi di inferenza inferiori · 60% dei token in ingresso serviti dalla cache · 3.000+ richieste al minuto sostenute · 10x+ crescita del traffico, nessuna ricostruzione · 24 modelli di 11 laboratori su un'unica chiave
Lindy esegue uno dei carichi di lavoro di agenti più impegnativi in produzione e lo fa su Atlas Cloud. Ecco cosa è cambiato:
- Poiché Atlas applica la tariffa di cache alle chiamate ripetute, Lindy esegue agenti che controllano il proprio lavoro invece di indovinare. Sei di ogni dieci token in ingresso sono serviti dalla cache, quindi il prefisso che un agente rilegge una dozzina di volte per attività costa quasi nulla.
- Poiché Atlas provvede al carico di lavoro, Lindy ha ampliato il suo volume di oltre dieci volte inviando più traffico, non ricostruendo nulla, e Atlas mantiene sopra 3.000 richieste al minuto per un'ora intera.
- Poiché Atlas porta l'intero catalogo su una sola chiave, Lindy può passare a un nuovo modello in un pomeriggio. Ha eseguito 24 modelli di 11 laboratori attraverso una sola integrazione.
- Poiché Atlas lo serve con un contratto nominativo e certificato SOC 2, Lindy può mettere un modello open-weight davanti ai dati dei suoi clienti e rispondere di chi lo esegue.
Il 90% è il titolo di Lindy. Il motivo per cui regge, e per cui la prossima migrazione sarà più facile di questa, è la piattaforma sottostante.
Per Lindy, il conto è il business
Lindy costruisce dipendenti AI. Un Collega di Lindy (Lindy Teammate) entra in un'azienda come un nuovo arrivo: prende richieste in Slack, si connette agli strumenti che il team usa già, partecipa alle riunioni e conserva ciò che impara così che la prossima richiesta parta più avanti rispetto all'ultima. Nessuno ha automatizzazioni fisse; delegano e l'agente fa il lavoro.
Questo design impone un conto infrastrutturale alto. Un dipendente AI che legge un thread, controlla un calendario, cerca un record e abbozza una risposta ha fatto una dozzina di chiamate al modello prima che qualcuno veda una parola, e poiché un Teammate serve un intero team, il volume cresce con il numero di dipendenti. In quella forma, il prezzo del modello dietro al prodotto determina la sostenibilità del business.
"Il pricing di Lindy funziona solo se l'inferenza continua a diminuire di prezzo." — Bruno Škvorc, Staff Software Engineer, Lindy
Quindi Lindy ha fatto ciò che la matematica finanziaria richiede. Ha trasferito la maggior parte del traffico dei suoi agenti gestiti da Claude, Sonnet e Gemini a DeepSeek v4 Flash eseguito su Atlas Cloud, e i costi di inferenza delle rotte migrate sono calati di circa il 90%. Cambiare il nome del modello è costato solo un pomeriggio. Rendere stabile il tutto, a volume di produzione, senza peggiorare il prodotto, è il motivo per cui hanno scelto Atlas Cloud.
Perché il 90% regge: la undicesima chiamata costa quasi niente
Aggiunto un contributo per token, un agente paga il taglio pieno per lo stesso prefisso una dozzina di volte per attività, e il conto cresce con quanta capacità di pensiero usa. È una tassa che tiene i prodotti degli agenti superficiali: un solo passaggio invece di tre, perché il terzo costa come il primo. È anche perché un cambio di modello beninascondo risparmia meno di quanto dichiarato, visto che il prefisso ripetuto riempie silenziosamente ancora il conto.
Atlas rimuove la tassa dove è più pesante. Sei di ogni dieci token di input di Lindy vengono riconosciuti tecnologici invece di essere riprocessati, a una tariffa contratta sul volume reale, così il prefisso che domina ogni chiamata è quasi gratis. Questo è ciò che trasforma un semplice cambio di modello in un robusto 90%, invece di un numero che si erode con l'aumentare dell'uso, e ciò che permette a un agente su Atlas di fare tre passaggi dove lo stesso agente, pagato per token, ne farebbe uno solo.
"I carichi di lavoro degli agenti riutilizzino molta parte del contesto su molte chiamate. La cache di Atlas significa che non pagiamo la benzina per quell stosto contesto ogni volta, elemento chiave per cui i risparmi si sono tenuti a grande scala." — Ian C. McGregor, Head of Engineering, Lindy
Capacità presente prima che Lindy ne avesse bisogno
Il traffico degli agenti non ha una finestra di calma immediata né un atto di lancio da pianificare. Il lavoro arriva mentre i team lavorano e non si ferma mentre si scala. Non conta il picco che un buffer assorbe, ma la velocità che un provider può mantenere per lungo tempo. Lindy ha moltiplicato il suo volume di oltre dieci volte semplicemente inviando più traffico, senza ricostruire nulla, e Atlas ha retto oltre 3.000 richieste per un'ora di fila. La capacità è arrivata prima del carico, quindi lo scalare è stato una decisione di business e mai un progetto di infrastruttura.
Supporto che manda in produzione, non ticket
A questo volume, la differenza tra provider non è tanto la dashboard quanto chi risponde quando qualcosa sembra strano. Gli ingegneri di Lindy e quelli di Atlas condividono un canale diretto, e le risposte arrivano lo stesso giorno da persone in grado di agire. Alcune di queste risposte si trasformano in migliorie di prodotto: Lindy ha chiesto un modo per trasferire la proprietà di un conto team, Atlas non lo supportava in quel momento, ed è stato consegnato, con i ingegneri di Atlas che hanno spostato l'account con le proprie mani.
Un provider che puoi nominare
Passare a un modello open-weight rimuove la parte che rispondeva di come veniva eseguito. Atlas risponde per nome, non tramite router, con un contratto certificato SOC 2, dice che i dati dei clienti non sono nè memorizzati né usati per l' training. Questo conta più per un dipendente AI che per un prodotto di chat, perché un Collega legge le thread di Slack, calendari e registri dell'azienda per cui lavora. La questione infrastrutturale sta direttamente sotto quella della fiducia dei clienti, e Atlas è la risposta a entrambe.
Non bloccato a DeepSeek, bloccato a nulla
La migrazione ha portato Lindy a una strategia, non a un modello. DeepSeek v4 Flash ha conquistato i workload testati e resta in pole fino a quando avrà il, un prezzo migliore a qualità adeguata. Il prossimo vincitore arriverà da un altro laboratorio con una licenza diversa, e grazie al fatto che Atlas Cloud offre l'accesso a tutti i modelli con una sola API, provarlo costa solo un pomeriggio, non un processo di acquisto. In un solo giorno di test, Lindy ha mandato 47 richieste a dodici modelli mai utilizzati prima, su sette laboratori e tre categorie, usando la stessa chiave già in suo possesso. Di questi, 3 sono diventati costi di produzione. La libertà di eseguire sempre il modello migliore su Atlas Cloud offre a Lindy una fluidità operativa vera.
Con i tuoi agenti in produzione su un marketplace, spostali
Lindy ha fatto esattamente questo. Ha visto per la prima volta DeepSeek su OpenRouter, ha eseguito i test eval lì, ha dimostrato che la migrazione era attraente. Scontrò anche che l'infra era il fattore decisivo.
"Testavamo anche lo stesso modello su provider di rete diversi. Lo stesso modello fittizio poteva dare risultati differenti a seconda di chi lo serviva." — Bruno, Staff
Un marketplace è creato per fare acquisti, non per reggere il tuo prodotto. Mandi il traffico di produzione attraverso un router e finisce ser il provider che ha capacità di scorta: non scegli tu chi serve il tuo modello, e non puoi vedere chi lo ha fatto. Gli stessi pesi su macchine diverse escono con output diversi, per via della quantizzazione o di una variazione nello stack di servizio di qualcuno— e questi numeri arrivano agli utenti prima ancora del tuo pannello di controllo. Ogni salto di router rigira silenziosamente la qualità di ciò per cui i clienti pagano. Non puoi debugarlo, perché non vedi chi ha servito la chiamata. Non puoi bloccarlo, perché non hai il controllo totale del routing. Quella è la tua reputazione, decisa da una moneta che non puoi lanciare due volte.
Lindyo quindi non ha messo in funzione OpenRouter. Quando il traffico è stato rilasciato live, è andato storto su un contratto diretto con Atlas: un unico stack di servizio, lo stesso per ogni richiesta, messo a punto per il modello e regolato da un accordo, con la conversione in ad attendere da l'intero catalogo sulla stessa chiave. Se i tuoi "agents" sono in produzione e ancora nella rete di un router, stai spedendo un prodotto che non puoi tenere saldo, e lo scoprirai al primo bug clamoroso. Spostali, come Lindy ha fatto.
Parla con noi del tuo workload e averei un costo di riferimento, oppure... consulta il catalogo.
Chi è Lindy
Lindy crea dipendenti AI. Lindy Teammate, lanciato in agosto del 2026, lavora al fianco di un team umano: riceve richieste in Slack, si connette con gli strumenti che l'azienda già usa, partecipa alle riunioni, costruisce il contesto comune del team, così che ogni invece di chiedere alle persone di fare e mantenere automatizzazioni, Lindy le spinge a delegare. Lindy è stata fondata da Flo Crivello e ha la propria sede a San Francisco.
Chi è Atlas Cloud
Atlas Cloud è una piattaforma AI unificata, multi-modale: oltre 400 modelli tra video, immagine, lingua, audio, tramite un one unica chiave API, un unico endpoint, una sola attiva di fatturazione, con API compatibile OpenAI per i modelli linguistici. Certificato SOC 2 e HIPAA.
