The stack under your AI product — models, serving, and what it costs
Una auditoría de inferencia convierte las facturas de IA en aritmética: parámetros activos, tokens por día, aceleradores, coste por token y escalado de prefill/decode.
Selecciona modelos de base por escala de preentrenamiento, modalidad y comportamiento de inferencia, y asígnalos a serving por API, autoalojado o híbrido.
Un modelo frontera se convierte en producto solo cuando el post-entrenamiento, la cuantización, la latencia y el precio por millón de tokens encajan en un presupuesto de servicio.
Enruta la mayoría de los tokens de producción hacia modelos de pesos abiertos y reserva las APIs cerradas para excepciones puntuales que superen las puertas de calidad, coste y latencia.
Usa un modelo de lenguaje pequeño cuando la tarea está acotada, las evaluaciones pasan y el despliegue encaja en tu presupuesto de latencia y privacidad; de lo contrario, compra un modelo frontera.
Elegir un LLM de producción es un equilibrio: compara ajuste a la tarea, puntuación de evaluación, latencia p95, coste por token, riesgo de licencia y éxito del respaldo antes de comprometerte.