Optimización de costes y rendimiento AI
Reducimos los costes y la latencia de tus sistemas de AI ya en producción: cuantización, destilación, caching semántico, routing inteligente entre modelos y monitoring continuo. Mejora los KPI de negocio y reduce la factura cloud simultáneamente.
Rendimiento, latencia y costes de tus modelos AI bajo control, con monitorización continua.
Casos de uso
- SaaS de AI con márgenes bajo presión
- Chatbots de alto volumen
- Pipelines batch costosos (resúmenes masivos, embedding)
- Apps móviles con restricciones de latencia
- Cumplimiento del presupuesto cloud anual
Beneficios medibles
- Reducción de costes de AI del 30-70% sin degradar la experiencia
- Latencia p95 reducida a la mitad
- Visibilidad quirúrgica de los costes detallados
- Hoja de ruta de optimización data-driven
Detalles técnicos
Model optimization
- Cuantización INT8/INT4
- Distillation: modelos pequeños que imitan a los grandes
- Pruning y LoRA adapters
- Speculative decoding
Caching
- Semantic cache (Redis + embeddings)
- Prompt cache (lado del proveedor)
- CDN para assets generados
- Invalidation policies
Routing
- Modelo cheap para tareas simples
- Modelo premium para casos complejos
- Fallback automático en caso de caída del proveedor
- A/B testing entre modelos
Observability
- LangSmith, Langfuse, Helicone
- Traces, costs, latency por solicitud
- Alertas sobre anomalías de presupuesto
- Dashboards finance-friendly
FAQ
¿Cuánto puedo ahorrar?
En pipelines no optimizados vemos regularmente entre un -50% y -70%. En sistemas ya cuidados, un -15% a -30% es realista.
¿Empeora la calidad?
No, siempre que la optimización se realice con benchmarks y A/B testing. A menudo mejora porque se fuerzan modelos más rápidos y especializados.
¿Cuánto dura una auditoría?
De 2 a 4 semanas para el análisis y de 4 a 8 semanas para la implementación de las optimizaciones prioritarias.