Desde model routing y caching semántico hasta cuantización y batching inteligente, estas son las técnicas que usamos para reducir costos de inferencia hasta un 70%.
Los costos de inferencia pueden escalar rápidamente cuando un modelo de lenguaje se usa en producción con alto volumen. Existen múltiples estrategias para optimizar estos costos sin sacrificar calidad: el model routing dirige consultas simples a modelos económicos y reserva los costosos para tareas complejas, el caching semántico evita re-procesar consultas similares, y la cuantización reduce el tamaño del modelo manteniendo la calidad. Combinando estas técnicas, hemos logrado reducciones de costos de hasta un 70% en proyectos de producción.