The stack under your AI product — models, serving, and what it costs
El hardware fijo más la memoria unificada pueden superar el precio por token en la nube cuando el volumen de tokens es lo suficientemente estable para amortizar la máquina.
Un marco de costes en cuatro pasos: clasifica la tarea, enruta por coste del modelo, limita el contexto y mide el ahorro de tokens frente a calidad y latencia.
Un menor precio por token desplaza el gasto en inferencia hacia fallos de caché, enrutamiento y sobrecarga de servicio. Rediseña la ruta de solicitud antes de perseguir tokens.
Un modelo práctico para fijar precios de funciones de IA cuando los precios de tokens caen, el uso aumenta y la inferencia se convierte en un rubro controlable.
Define un presupuesto mensual de inferencia para un agente de IA a partir de turnos, llamadas a herramientas, crecimiento del contexto, enrutamiento de modelos, reintentos y una reserva de variación.
Define el piso de calidad, el SLA de latencia p95 y el techo de $/token, y luego barre tamaño de modelo, cuantización, batching y paralelismo para encontrar el punto más barato que cumpla.
Trata VCF como plataforma privada de inferencia solo cuando la latencia de vLLM medida, la programación de GPU y la economía de tokens superen a una API de modelos gestionada.
Una planilla de seis líneas convierte la economía de los aceleradores en un piso de precio por token defendible antes de fijar el precio de la inferencia.
Un servidor local puede ser más rentable que los tokens de API cuando el disco, la decodificación, el prefill, la compatibilidad y el costo cumplen el umbral.
Precia la redundancia, la capacidad en espera y la latencia de conmutación frente a los ingresos o créditos SLA perdidos cuando la inferencia se cae.
Los equipos pequeños pueden comparar la inferencia local con el precio por token en la nube mediante comprobaciones de VRAM, cuantización, rendimiento, potencia y residencia de datos.