Обычный дашборд показывает: «конверсия 18%». Но руководитель хочет знать почему и что делать. Подключим Claude API — и дашборд начнёт объяснять цифры, а не только рисовать их. Это то, что отличает твой продукт от обычной таблички.
🎯 После урока сможешь: подключить Claude API, чтобы дашборд объяснял цифры, а не только рисовал их.
Что делает Claude на дашборде
Claude берёт KPI и их динамику и пишет короткий вывод человеческим языком: что важное произошло, на что обратить внимание. Например:
«Заявок за неделю на 20% больше, но конверсия упала с 23% до 18%. Похоже на приток нецелевого трафика — стоит проверить источник рекламы.»

Как это в коде
Отдаём Claude текущие KPI и просим короткий вывод. Модель — дешёвая Haiku, задача простая.
otvet = client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5",
max_tokens=200,
messages=[{
"role": "user",
"content": f"KPI за неделю: {kpi}. Динамика: {trend}. "
"Дай вывод в 2 предложения: что важно и на что обратить внимание.",
}],
)
insight = otvet.content[0].text
Экономия через prompt caching: инструкция «как писать вывод» повторяется, поэтому её кэшируют. Повторные вызовы становятся дешевле: кэшированная часть может стоить до 90% меньше на чтении. Проверить, что кэш работает, просто: в статистике Anthropic Console видно поле «cached tokens», а стоимость повторного вызова падает. Один инсайт примерно 1 цент.
Контрольный вопрос. Чем AI-инсайт отличает твой дашборд от обычной таблицы?
Подсказка: Ценность — в объяснении, а не в отображении.
Онлайн-проверка ответа появится позже
Контрольный вопрос. Как проверить, что prompt caching реально работает и экономит?
Подсказка: Экономия видна в статистике расходов Console.
Онлайн-проверка ответа появится позже
Контрольный вопрос. Какую модель берут для генерации короткого инсайта?
Подсказка: Короткий вывод — простая задача.
Онлайн-проверка ответа появится позже
Что дальше
Твой дашборд не просто показывает, а объясняет. В следующем уроке разберём, как говорить с руководителем на языке денег и обосновать цену через сэкономленное время.
