Data Science. Настройка, доработка существующего продукта. Есть скрипт на python, который с использованием моделей Qwen3 или Deepseek выделяет из неструктурированных названий товаров точное официальное название товара, имя вендора, имя модели товара, а также партномер. Сейчас скрипт использует интеграцию с openrouter.ai - отправка промтов производится через API openrouter. Аккаунт openrouter платный, но даже в этом случае часто возвращается ошибка rate limit - сервис не дает обработать более 5-10 товаров, требует делать паузу в запросах. Необходимо: 1) Либо помочь с настройкой на стороне openrouter - чтобы снять действующие ограничения по числу запросов. Возможность оплачивать этот сервис есть. Сейчас используется provider Chutes - на его стороне тоже есть активированный аккаунт, но это не сильно помогло. Возможно, что надо настраивать что-то 2) Либо помочь с решением задачи через другой сервис (аналог openrouter) позволяющий обрабатывать в день 1000-2000 однообразных промтов. Всего нужно обработать порядка 300 тысяч наименований товаров, потом уже будут только отдельные разовые запросы по 10-50 в сутки 3) Либо помочь с развертыванием копии модели на отдельном сервере на площадке timeweb (GPU на сервере нет).