Audita uso de tokens, selección de modelos, estrategia de caching y compresión de prompts para prevenir costos de inferencia descontrolados a medida que las funcionalidades de IA escalan. Esto es especialmente importante para workflows agentic de alto volumen donde llamadas repetidas se compounding rápidamente y donde la brecha entre una implementación bien optimizada y una descuidada puede ser de órdenes de magnitud en costo.
Casos de uso
- Un endpoint de API de alto volumen que llama a un LLM en cada request y se está acercando a un umbral de facturación significativo
- Un workflow agentic donde el mismo contexto se re-envía en cada paso de una conversación multi-step, multiplicando costos de tokens
- Evaluando si hacer fine-tuning de un modelo más pequeño para una tarea específica versus continuar usando un modelo general-purpose grande
- Un equipo de producto que quiere añadir funcionalidades de IA pero no está seguro de las implicaciones de costo y necesita un modelo de costo
- Auditando una funcionalidad de IA existente que ha estado corriendo por 90 días y entendiendo los patrones reales de consumo de tokens
Funciones principales
- Haz logging de uso de tokens por funcionalidad, por sesión de usuario y por variante de modelo para establecer una línea base de costo antes de optimizar
- Identifica los principales consumidores de tokens: a menudo estos son los prompts más largos, las llamadas de mayor frecuencia o los modelos más caros siendo usados donde modelos más baratos serían suficientes
- Aplica técnicas de compresión de prompts: remueve contexto redundante, usa instrucciones concisas y leverage system-level caching donde las respuestas del modelo pueden ser reutilizadas
- Benchmark modelos más baratos en paths de tarea no críticos y mide si la calidad es aceptable para el caso de uso específico: a menudo el 80% de las llamadas pueden moverse a un modelo más barato con pérdida de calidad negligible
- Implementa semantic caching para evitar re-emitir queries semánticamente equivalentes que fueron recientemente respondidas a menor costo
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