Modelos propios, cuando la factura de IA no para de crecer

Pagar por token es el comienzo correcto y muchas veces el estado final equivocado. Estela mira lo que su empresa envía a las APIs de IA, pasa el trabajo repetitivo a modelos propios y deja el resto donde está.

Adónde va el dinero

• Tareas repetitivasClasificación, extracción y resúmenes que un modelo abierto más chico hace bien.
• Documentos largosEnviar el mismo contexto una y otra vez.
• El modelo equivocadoUn modelo de frontera haciendo un trabajo que uno chico resuelve.

Qué hacemos

• 1. MedirLeemos su uso y le decimos qué puede pasar a un modelo propio y qué no.
• 2. RepartirLas tareas simples van a un modelo local; el razonamiento difícil sigue en una API de frontera.
• 3. AlojarUn servidor GPU en su empresa o una máquina dedicada, con una API que sus herramientas ya entienden.
• 4. OperarActualizaciones, monitoreo y respaldos.

Límites honestos

• Uso livianoCon poco uso o uso esporádico, la API sale más barata. Se lo decimos.
• Los mejores modelosLos modelos de frontera más fuertes no son abiertos; algunas tareas siguen en la nube.

Preguntas

¿Un modelo de lenguaje propio sale más barato que la API de OpenAI?

Solo con uso constante e intensivo; con uso ocasional gana la API. Estela mide primero su uso y le dice de qué lado está.

¿Qué tareas pueden pasar a un modelo local?

Clasificación, extracción, búsqueda y resúmenes, en general sí. El razonamiento abierto sobre problemas difíciles suele quedar en un modelo de frontera.

¿Quién opera el servidor?

Nosotros: instalación, monitoreo, actualizaciones y respaldos. Su equipo solo usa la API.