Dominar los costos de la inteligencia artificial generativa constituye un desafío estratégico para las empresas ambiciosas. Los gastos asociados a su integración en producción pueden alcanzar rápidamente cifras vertiginosas. *Reducir estos costos* sin sacrificar la eficiencia requiere un enfoque meticuloso e innovador. Los emprendedores experimentados deben considerar necesariamente soluciones adecuadas para combinar rentabilidad y excelencia operativa. Apostando por la optimización de flujos de trabajo y recursos, aquí hay cinco consejos prácticos para lograrlo, preservando la calidad de los resultados. La optimización de procesos se vuelve así una necesidad indiscutible para toda organización que desee beneficiarse de esta tecnología emergente.
Comprimir los prompts
Los prompts influyen significativamente en el costo total de los tokens procesados por los modelos de lenguaje (LLM). Utilizar un prompt optimizado permite reducir drásticamente el precio de las llamadas API. Priorizar el inglés para formular solicitudes, incluso cuando el resultado deseado sea en francés, representa un ahorro de aproximadamente 30 % de tokens.
El uso de formatos como JSON, XML o YAML en lugar de instrucciones en lenguaje natural constituye una estrategia efectiva. Transformar una instrucción compleja en una notación concisa favorece la economía de tokens mientras se preserva el significado. Por ejemplo, «Eres un asistente que analiza el sentimiento de un texto» se puede simplificar a «{role: «analyzer», task: «sentiment», mode: «detailed»}».
El uso de abreviaturas estandarizadas también contribuye a reducir la longitud de los prompts. Así, la expresión «Analiza el sentimiento de los elementos de la lista y asigna una calificación de 1 a 5» se transforma en «sent_analysis(items) -> rate[1-5].» Sin embargo, esta optimización debe realizarse por iteración, para no comprometer la precisión de los resultados obtenidos.
Usar las funciones de Batch API
Utiliza la batch API para disminuir considerablemente el costo de las llamadas API en proveedores como OpenAI o Anthropic. Este método permite ejecutar tareas durante las horas de menor uso de los servidores. Los ahorros pueden alcanzar 50 % de la factura final, aunque su aplicación está reservada para tareas clasificadas como no urgentes.
Modelos más pequeños y especializados
El fenómeno del downsizing de los modelos surgirá como una de las grandes tendencias de los próximos años. Los modelos especializados, incluso de pequeño tamaño, pueden competir con los más grandes en tareas específicas. Utilizar modelos refinados para casos de uso particulares optimiza a menudo la relación costo-eficacia.
Modelos como TinyLlama o Mistral 7B ilustran esta tendencia con un rendimiento comparable a los modelos de gran tamaño, mientras requieren menos recursos. La adopción de soluciones de código abierto no excluye una inversión inicial en tiempo, pero asegura un rápido retorno sobre la inversión.
Aplicar un sistema de enrutamiento
La implementación de un sistema de enrutamiento de LLM constituye un enfoque innovador en esta búsqueda de reducción de costos. Esta técnica se basa en la orquestación de varios modelos según la complejidad de la tarea en curso. Las solicitudes simples serán tratadas por modelos menos pesados, mientras que las solicitudes complejas serán dirigidas a modelos más robustos.
La realización de tal arquitectura requiere tres elementos: un clasificador de entrada, una matriz de enrutamiento y un orquestador. La integración de soluciones como LangChain o Ray Serve permite un inicio rápido de este tipo de sistema, favoreciendo ahorros significativos en producción.
Uso de chips optimizados
El uso de chips especializados constituye una avenida prometedora para reducir los costos relacionados con la inferencia de los modelos. Si los GPU Nvidia aún se consideran un estándar de referencia para el entrenamiento, su uso para la inferencia ya no es obligatorio. Nuevos actores, como Groq, Cerebras y IBM, ofrecen chips de bajo consumo energético.
Alternativamente, soluciones como los TPU de Google y los procesadores Trainium e Inferentia de AWS están emergiendo para competir con las ofertas clásicas. La elección adecuada de infraestructura permite reducir considerablemente el costo total de propiedad.
Preguntas frecuentes sobre la reducción de costos de la inteligencia artificial generativa
¿Cuáles son los principales factores que aumentan los costos de la IA generativa?
Los costos de la IA generativa aumentan principalmente debido a la complejidad de los modelos, el alto consumo de energía, los costos de uso de las API y la necesidad de entrenar o afinar modelos especializados.
¿Cómo puede la compresión de prompts reducir el costo de la IA generativa?
La compresión de prompts permite disminuir el número de tokens procesados, lo que reduce tanto el costo de la API como el consumo de energía durante la ejecución de los modelos, lo que conlleva una disminución de los gastos globales.
¿Qué ventajas ofrece el uso de modelos más pequeños y especializados en términos de costo?
Los modelos más pequeños y especializados consumen menos recursos y ofrecen un rendimiento comparable a los modelos más grandes, lo que se traduce en ahorros en términos de energía y costos de uso, manteniendo una precisión adecuada para casos de uso específicos.
¿Cómo puede ser beneficioso el uso de la batch API para controlar costos?
La batch API permite agrupar solicitudes y ejecutarlas durante períodos de menor uso, lo que ofrece ahorros sustanciales en los costos de uso, pudiendo dividir la factura a la mitad para tareas no urgentes.
¿Cómo puede el enrutamiento de modelos contribuir a la reducción de costos relacionados con la IA generativa?
El enrutamiento de modelos permite utilizar el modelo más apropiado en función de la complejidad de cada tarea, evitando así el desperdicio de recursos en solicitudes simples que requerirían modelos más costosos y potentes.
