CosmicUp.me
Zastąp siedem subskrypcji AI jedną — 30+ modeli, 10 000 użytkowników, zero zespołu ops.
- 10,000
- obsłużonych użytkowników
- 30+
- modeli, jedna brama
- 0 servers
- serwerów non stop
Kontekst
Konsumencka platforma AI, która daje dostęp do 30+ modeli tekstowych, graficznych i audio w ramach jednej subskrypcji za 16,99 €/miesiąc — w przeglądarce, na iOS i Androidzie. Działa w pełni serverless, wyskalowana do 10 000 użytkowników, a każdy dostawca modeli siedzi za jedną znormalizowaną bramą, która obsługuje też limity, rozliczenia i kontrolę kosztów.
Produkt
- Co sprzedaje
- Jedna subskrypcja zastępująca naraz ChatGPT Plus, Claude, Gemini, Grok oraz kilka narzędzi do obrazu i audio.
- Kto kupuje
- Konsumenci i małe zespoły, które chcą modeli z pierwszej linii bez płacenia za pięć osobnych subskrypcji.
- Cennik
- Darmowy próg, Plus za 16,99 €/miesiąc lub 169,90 €/rok — pozycjonowane wprost przeciwko ok. 240 $/rok za sam ChatGPT Plus.
- Dowód
- 10 000 użytkowników, 5/5 na Product Hunt, 4,1/5 na Trustpilocie oraz program afiliacyjny jako drugi kanał pozyskania.
Problem
Ludzie chcieli korzystać z kilku modeli AI, ale nie chcieli kilku subskrypcji, kilku interfejsów i kilku relacji rozliczeniowych. Trudne nie było UI — trudne było obsłużenie nieprzewidywalnego, skokowego ruchu inferencyjnego przy stałej cenie miesięcznej, co oznacza, że każda decyzja architektoniczna jest jednocześnie decyzją o marży.
Architektura
Brama to cały projekt. Ponieważ każde żądanie i każdy token przechodzi przez jedną znormalizowaną warstwę, limity, cache, routing i obserwowalność są zmianami w jednym punkcie, a nie pięcioma osobnymi integracjami.
Specyfikacja techniczna
- Katalog modeli
- 30+ modeli czatowych, 11 modeli graficznych i 2 własne agenty audio, pogrupowane w progi Free, Plus i Thunder.
- Okna kontekstu
- Do 1 000 000 tokenów zależnie od modelu; wejście przyjmuje PDF, DOC, DOCX i 9 kolejnych formatów, wyjście zapisuje PDF, DOC, CSV i TXT.
- Rozliczanie fair-use
- 2 000 000 znaków wejściowych miesięcznie z pełną prędkością, a powyżej — łagodne spowolnienie do wolniejszej kolejki (2–10 min) zamiast twardego odcięcia; dzięki temu stała cena wytrzymuje ciężkich użytkowników.
- Abstrakcja dostawców
- Jeden znormalizowany kształt żądania i odpowiedzi; osobliwości każdego dostawcy pochłania adapter, więc dodanie modelu to zmiana konfiguracji, a nie wydanie.
- Streaming
- Strumieniowanie end-to-end, dzięki czemu odczuwalne opóźnienie pozostaje niskie nawet przy wolniejszym modelu.
- Uruchamianie kodu
- Piaskownicowane środowisko Pythona (AI Code Run) wywoływane jako narzędzie z poziomu czatu.
- Platformy
- Web, iOS i Android z jednego kodu źródłowego.
- Infrastruktura
- W pełni serverless na Firebase i funkcjach Node.js — zero serwerów non stop, bezczynny ruch nic nie kosztuje.
Jak to zbudowałem
Zdefiniowałem roadmapę produktu i zbudowałem całość na stacku serverless — Vue.js na froncie, funkcje Node.js i Firebase z tyłu — tak, by bezczynny ruch nic nie kosztował.
Umieściłem każdy model za jedną znormalizowaną bramą: jeden kształt żądania na wejściu, jeden strumieniowany kształt odpowiedzi na wyjściu, różnice między dostawcami pochłonięte w warstwie adapterów.
Ustawiłem streaming jako domyślny, dzięki czemu odczuwalne opóźnienie pozostawało niskie nawet wtedy, gdy pracował wolniejszy model.
Dodałem rozliczanie limitów per użytkownik na poziomie bramy — to później stało się fundamentem pracy nad kosztami.
Sam prowadziłem cały lejek wzrostu — analizę rynku, UX w Figmie, kampanie TikTok i Google Ads oraz bezpośrednią obsługę klienta — i przekładałem skrzynkę wsparcia wprost na roadmapę.
Wdrożyłem ten sam kod na web, iOS i Androida, więc funkcja trafia na każdą platformę w jednym wydaniu, a nie w trzech.
Zbudowałem wokół tego resztę produktu — foldery, ulepszanie promptów, analizę dokumentów, wyszukiwanie online, deep research i piaskownicę Pythona — na tej samej bramie.
Rezultat
- Skalowanie do 10 000 użytkowników na infrastrukturze bez serwerów non stop i bez dedykowanego zespołu ops.
- Nowy dostawca modeli to zmiana jednego adaptera, a nie osobne wydanie — katalog nadąża za czołówką bez przebudowy architektury.
- Projekt rozliczania utrzymał rentowność stałej subskrypcji przy zużyciu różniącym się między użytkownikami o rzędy wielkości.
- Rozmowy z użytkownikami zamieniały się bezpośrednio we wdrożone funkcje — pętla była krótka, bo ta sama osoba czytała zgłoszenia i pisała kod.