Esperimenti AI con dati reali.
Costi, performance, risultati.
Testo modelli AI, misuro quanto costano e come funzionano, e pubblico tutto. Ogni articolo ha numeri veri da progetti reali in .NET.
1 esperimento pubblicato
Developer dal 2017. Explorer per natura.
Mi chiamo Domenico, faccio il backend developer da quasi dieci anni. C#, .NET, SQL Server: le cose che funzionano in silenzio. A un certo punto ho iniziato a chiedermi: cosa succede se collego un LLM a un'applicazione vera?
Così ho iniziato a costruire prototipi, misurare costi e performance, e documentare tutto. Questo sito è il mio laboratorio pubblico: ogni esperimento che faccio finisce qui, con i numeri reali e le conclusioni oneste.
Il mio stack
C#/.NET, SQL Server, PostgreSQL, Azure. Backend solido, architetture pulite.
AI che sto esplorando
Claude API, OpenAI, pattern RAG, Semantic Kernel. LLM applicati a problemi concreti.
Per chi scrivo
Developer curiosi sull'AI. Chi vuole capire cosa funziona davvero, prima di investirci.
Dove sono
Marche, Italia. Lavoro da remoto.
Cosa sto sperimentando
RAG e documenti
Quanto è accurato un chatbot su documenti interni? Ho un prototipo e sto misurando qualità e costi reali.
Costi e confronto modelli
Haiku vs Sonnet vs Opus: quando vale la pena pagare di più? Benchmark con dati veri dal mio playground.
LLM + .NET in produzione
Come si integra un modello AI in un'app C# esistente? Semantic Kernel, Claude API, pattern che funzionano.
Automazione con AI
Workflow che combinano LLM e API. L'obiettivo: ore → minuti. Sto documentando cosa regge e cosa no.
Quello che sto imparando
Vai al blog →Dal codice al problema reale
verlotta.dev
Questo sito. Blog personale, portfolio e laboratorio pubblico.
Claude Playground
Tool per testare parametri Claude API: temperatura, token, costi. Il mio primo prototipo AI.
Stai esplorando le stesse cose?
Se stai integrando AI nel tuo stack, hai domande su costi e modelli, o vuoi semplicemente discuterne, scrivimi.