Picos de caída de ChatGPT: revisa tasa de error, p95, cola y coste
Un pico de búsquedas es un síntoma; usa la tasa de error, la latencia p95, la profundidad de cola y el coste por 1k de tokens para decidir entre redirigir, escalar, degradar o pagar.
Despliegue
Dimensionar una pila de cámaras con IA local: modelo, RTSP, Docker, latencia y coste
Un modelo de dimensionamiento en cinco partes para la inferencia de visión local: fuente de cámara, cobertura del modelo, servicio con Docker, latencia y coste energético continuo.
Cómo fijar el precio de un endpoint de modelo: GPT-6 Astra en OpenRouter
Trata un endpoint de terceros como una política de enrutamiento y verifica el costo del proveedor, el throughput, los filtros de respaldo, el modo de enrutamiento y el failover antes de producción.
Prueba de costos de nube privada de IA para inferencia empresarial
Realice una prueba de horas de GPU y volumen de tokens para determinar si la inferencia en la nube privada de IA de VMware supera la tarifa por token pública para productos empresariales.
Evalúa APIs en la nube, modelos autoalojados e intercambios de inferencia
La topología de servicio es una decisión de ubicación de datos: compara egress, latencia p95, residencia, tenencia y coste de migración antes de elegir.
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Dimensiona GPUs de inferencia por tokens por segundo por dólar, no por tamaño de modelo
Elige la GPU más barata que mantenga la latencia, el margen de memoria y el costo por token dentro de tu perfil real de longitud de tokens y aciertos de caché.
Presupuesto de TTFT: prefill, agrupación por lotes, cuantización y enrutamiento para productos de LLM en streaming
Trata el TTFT como un costo de prefill: define un presupuesto de tokens de prompt y luego elige agrupación por lotes, cuantización y enrutamiento que compren la latencia del primer token sin arruinar el throughput ni el gasto.
Reduce el costo de las caídas de IA: SLOs, respaldos y presupuestos de inactividad
Trata cada dependencia de servicio de IA como una superficie de fallo con costo: mápala, define un SLO, establece un respaldo, limita el costo de inactividad y haz un ejercicio de fallo.
Implementa inferencia LLM confiable: una arquitectura de producción para batching, reutilización de KV-Cache, autoscaling, enrutamiento y observabilidad de SLO
Convierte la capacidad del modelo en un servicio con costo acotado mediante batching, reutilización de caché, enrutamiento, autoscaling, límites de tasa y observabilidad de SLO.