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El procesamiento por lotes es una forma rentable de utilizar modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM). En lugar de procesar las tareas una por una, se agrupan varias entradas en un solo lote. Esto reduce la sobrecarga de la API, mejora el uso de la GPU y puede ahorrar hasta un 50% en costos con proveedores como IA abierta. Es ideal para tareas como la extracción de datos, la generación de contenido y el análisis que no requieren respuestas instantáneas. Empresas como Primer estadounidense y Scribd ya han utilizado el procesamiento por lotes para gestionar cargas de trabajo masivas de manera eficiente, reduciendo los costos y escalando las operaciones.
Principales beneficios del procesamiento por lotes:
Cómo empezar:
El procesamiento por lotes no consiste solo en ahorrar dinero, sino que es una forma más inteligente de trabajar con LLM a gran escala.
El procesamiento por lotes no es solo una estrategia técnica, es un enfoque inteligente para ahorrar dinero al trabajar con modelos lingüísticos grandes (LLM). Al agrupar las tareas, puede reducir los costos en tres áreas clave: reducir la sobrecarga de llamadas a la API, hacer un mejor uso del hardware y aprovechar los modelos de precios especiales.
Cada llamada a la API conlleva un coste adicional. Estos incluyen aspectos como la latencia de la red, la autenticación y la configuración de la conexión. Cuando se trata de grandes volúmenes de datos, esos costos pueden acumularse rápidamente. El procesamiento por lotes resuelve este problema al agrupar varias solicitudes en una sola llamada a la API, lo que elimina gran parte de esa sobrecarga.
Tomemos este ejemplo: en lugar de enviar 1000 llamadas a la API independientes para procesar 1000 tareas, las combinas en una sola solicitud por lotes. Este enfoque reduce drásticamente los costos innecesarios relacionados con la configuración de la red y la conexión. En junio de 2025, Georgian, un ingeniero de datos e inteligencia artificial, mostró cómo la API por lotes de OpenAI podía reducir los costos en un 50% para las tareas de clasificación de los tickets de soporte. Al clasificar los tickets en grupos, como las consultas de facturación, técnicas o de acceso a la cuenta, el procesamiento por lotes redujo significativamente los gastos en comparación con la gestión de cada ticket de forma individual.
El tiempo lo es todo cuando se trata de maximizar estos ahorros. La mayoría de las API por lotes funcionan dentro de un período de procesamiento de 24 horas. Estructurar sus flujos de trabajo en torno a este período de tiempo garantiza que obtendrá el máximo rendimiento del procesamiento por lotes.
Una vez que haya minimizado los costos de las llamadas a la API, el siguiente paso es optimizar el rendimiento de la GPU. Las GPU son caras y las GPU infrautilizadas suponen una pérdida de dinero. El procesamiento por lotes ayuda al permitir que las GPU gestionen varias tareas al mismo tiempo, lo que reduce los períodos de inactividad y aumenta la eficiencia general.
Este es el problema: muchas empresas utilizan de media menos del 15% de la capacidad de su GPU. Esto significa que están pagando por recursos que no se utilizan en su totalidad. El procesamiento por lotes cambia las reglas del juego al mantener las GPU más ocupadas, lo que significa que puedes hacer más trabajo por el mismo costo.
«Cuando se utilizan las GPU para la inferencia de modelos, se busca el máximo rendimiento por dólar posible. Para ello, es fundamental comprender el uso: un uso elevado de la GPU significa que se necesitan menos GPU para atender las cargas de trabajo de alto tráfico».
- Mario Killinger, Basetten Blog
El procesamiento continuo por lotes lleva esto un paso más allá. A diferencia del procesamiento por lotes estático, en el que la GPU espera a que finalice la tarea más lenta de un lote, el procesamiento continuo por lotes permite iniciar nuevas tareas tan pronto como se liberen los recursos. Esto elimina el tiempo de inactividad y mejora aún más el uso de la GPU.
«El procesamiento continuo por lotes mejora la utilización de la GPU en comparación con el procesamiento por lotes dinámico al eliminar el tiempo de inactividad que espera a que finalice la respuesta más larga de cada lote».
- Matt Howard, blog de Baseten
Al reducir más el trabajo de las GPU, puede reducir considerablemente el costo de ejecutar terminales de modelos de alto tráfico.
El procesamiento por lotes también tiene un gran impacto en los modelos de precios de pago por uso. Estos modelos cobran en función del uso de los recursos, por lo que una mayor eficiencia se traduce directamente en menores costos. Por ejemplo, los precios de OpenAI en el GPT-4 cayeron de 36 a 5 dólares por cada millón de tokens entre marzo de 2023 y septiembre de 2024. Si se utilizan solicitudes por lotes, ese coste puede reducirse aún más, hasta alcanzar los 2,50 dólares por cada millón de fichas, lo que supone un ahorro adicional del 50%.
Anthropic ofrece beneficios similares con su API Message Batches, que cobra solo el 50% de los precios estándar de la API por las solicitudes por lotes. Para una empresa que procesa 10 millones de tokens al mes, esto podría significar un ahorro de 25 000$ al año.
El procesamiento por lotes es particularmente eficaz para las tareas que no requieren respuestas en tiempo real, como el análisis de datos o los flujos de trabajo en segundo plano. Al programar estas tareas para que se ajusten al período de procesamiento de una API por lotes, puedes ahorrar de forma inmediata sin sacrificar la funcionalidad.
En resumen, el procesamiento por lotes no solo tiene que ver con la eficiencia, sino que es una forma de convertir un uso más inteligente de los recursos en ganancias financieras mensurables. Cuando se escalan millones de solicitudes, los ahorros se acumulan rápidamente.
La configuración del procesamiento por lotes implica un enfoque claro y sistemático. El principal desafío radica en elegir la estrategia de procesamiento por lotes correcta y seguir los pasos esenciales para implementarla de manera efectiva.
Al seleccionar una estrategia de procesamiento por lotes, es importante tener en cuenta el tipo de carga de trabajo que está gestionando:
El procesamiento por lotes dinámico y continuo a menudo logra el mejor equilibrio entre velocidad y eficiencia para la mayoría de las aplicaciones. Sin embargo, el procesamiento por lotes estático funciona bien cuando el rendimiento es su principal prioridad, especialmente para las tareas fuera de línea. Una vez que haya elegido una estrategia, siga estos pasos para implementarla de manera eficaz.
El procesamiento por lotes implica cuatro etapas principales: recopilación de datos, preparación, ejecución y monitoreo.
Para simplificar y mejorar el procesamiento por lotes, plataformas como prompts.ai proporcionan herramientas especializadas diseñadas para la eficiencia y el control de costos.
La plataforma incluye funciones como el seguimiento de la tokenización para monitorear el uso y optimizar los costos mediante el pago por uso. También admite flujos de trabajo que integran varios modelos lingüísticos, lo que le permite conectar diferentes proveedores sin problemas y elegir el modelo más rentable para cada tarea.
prompts.ai automatiza las tareas repetitivas, como la preparación de datos, la creación de lotes y la recopilación de resultados, lo que reduce los errores humanos y permite a su equipo centrarse en un trabajo más estratégico. Además, su protección de datos cifrada garantiza que la información confidencial permanezca segura durante todo el proceso, desde la recopilación de datos hasta los resultados finales.
Para aprovechar al máximo el procesamiento por lotes, comience con algo pequeño, vigile de cerca su flujo de trabajo y amplíe gradualmente a medida que refina y optimiza sus procesos.
Construir una base técnica sólida es esencial para un procesamiento por lotes eficiente a escala, especialmente cuando se trabaja con modelos lingüísticos grandes (LLM). Los desafíos clave incluyen administrar la memoria de la GPU, optimizar el rendimiento computacional y garantizar que los flujos de trabajo se mantengan fluidos y rentables.
La memoria de la GPU a menudo se convierte en un cuello de botella en el procesamiento por lotes para los LLM. El objetivo es equilibrar el alto rendimiento y, al mismo tiempo, evitar los sobrecargos de memoria que podrían provocar fallos en el sistema.
Las GPU modernas pueden ofrecer anchos de banda de memoria de 600 a más de 1000 GB/s, en comparación con los 50 a 100 GB/s de las DDR5. Esta marcada diferencia pone de manifiesto por qué mantener los datos en la memoria de la GPU es fundamental para el rendimiento. Sin embargo, la memoria de la GPU es limitada y cara, por lo que el uso eficiente es una prioridad.
La asignación de memoria estática puede desperdiciar hasta un 80% de la memoria de la GPU, mientras que los métodos avanzados como Paged Attention reducen este desperdicio a menos del 4%. Para aprovechar al máximo la memoria de la GPU, ten en cuenta estas técnicas:
Utilice las herramientas de creación de perfiles para determinar el tamaño de lote óptimo para su configuración. Comience con algo pequeño y aumente gradualmente hasta que se acerque a los límites de memoria; luego, reduzca ligeramente la cantidad para mantener la estabilidad. La supervisión en tiempo real puede ayudar a detectar y abordar los problemas antes de que se agraven. Estas estrategias no solo mejoran la eficiencia de la memoria, sino que también mejoran la utilización del hardware, alineándose con los objetivos de ahorro de costos.
La inferencia de precisión mixta combina diferentes precisiones numéricas, como FP16 e INT8, para reducir el uso de memoria y acelerar los cálculos, sin sacrificar la precisión.
El uso de una precisión de 8 bits puede reducir casi a la mitad el uso de la memoria de la GPU. Por ejemplo, al cambiar un modelo Llama con 7 parámetros del FP16 al INT4 se redujo su tamaño 4 veces (de 16 GB a 4 GB) y, al mismo tiempo, se mejoró la velocidad de generación de fichas con una pérdida de calidad mínima. Las investigaciones muestran que los modelos cuantificados de 4 bits suelen funcionar tan bien como las versiones FP16 en diversas tareas.
La inferencia de precisión mixta puede mejorar el rendimiento del modelo de IA generativa en un 30% y, al mismo tiempo, duplicar la eficiencia de la memoria. Reducir la precisión de la multiplicación de matrices, en comparación con float32, puede mejorar 2,5 veces el rendimiento computacional y reducir los requisitos de memoria a la mitad.
La precisión mixta del FP16 es un buen punto de partida, ya que ofrece una velocidad cercana al float16 con un mejor rendimiento predictivo que el float32. Con frecuencia, este conmutador solo requiere un cambio de código. Para lograr la máxima eficiencia, combine la cuantificación con otras optimizaciones, como los núcleos personalizados y el procesamiento por lotes. Técnicas como la GPTQ y el entrenamiento basado en la cuantización ayudan a preservar la precisión incluso con cuantificaciones agresivas. Estos métodos se integran perfectamente en los flujos de trabajo por lotes, lo que reduce aún más los costos y mejora el rendimiento.
La supervisión continua y la optimización proactiva son fundamentales para mantener flujos de trabajo de procesamiento por lotes eficientes y rentables.
Céntrese en el seguimiento del uso de los tokens, la utilización de la GPU y los tiempos de procesamiento. Configure alertas automatizadas para detectar infracciones dentro de los umbrales predefinidos. En función de la aplicación, es posible que necesite supervisar en tiempo real las tareas críticas o comprobar periódicamente los trabajos por lotes. También se deben supervisar métricas como la calidad, la relevancia, la opinión y la seguridad, con umbrales adaptados a cada caso de uso.
Defina rutas de escalamiento claras para las alertas, de modo que los miembros adecuados del equipo puedan abordar los problemas rápidamente. La automatización puede agilizar este proceso y reducir los retrasos y los errores humanos. En el caso de las implementaciones en EE. UU., el seguimiento de los costos en tiempo real junto con el uso de los tokens y el rendimiento de los lotes puede ayudar a gestionar los gastos de manera eficaz.
Herramientas como NVIDIA Tensor RT-LLM y Servidor de inferencia NVIDIA Triton son excelentes para optimizar y atender los LLM de manera eficiente. Plataformas de seguimiento de experimentos, como Neptuno, puede simplificar la supervisión de los recursos y revelar áreas adicionales de mejora.
Utilice los datos de rendimiento en tiempo real y los comentarios de los usuarios para ajustar su infraestructura de servicio. El análisis de los patrones de utilización de la GPU, el uso de la memoria y los tiempos de procesamiento puede identificar los cuellos de botella. Técnicas como el procesamiento por lotes durante el vuelo y la inferencia especulativa pueden mejorar aún más el rendimiento. Tenga en cuenta que el ancho de banda de la DRAM suele limitar el rendimiento en situaciones de lotes grandes, ya que más de la mitad de los ciclos de cálculo de la atención se estancan debido a retrasos en el acceso a la memoria. La administración eficaz de la memoria de la GPU y la inferencia de precisión mixta desempeñan un papel crucial a la hora de superar estos desafíos y mantener la rentabilidad de las operaciones.
El procesamiento por lotes no solo supone ahorrar dinero, sino que también supone un punto de inflexión para mejorar la eficiencia. Al agrupar las solicitudes, puede reducir significativamente los costos y, al mismo tiempo, aumentar el rendimiento, lo que lo convierte en una opción inteligente para gestionar tareas de datos a gran escala.
La adopción del procesamiento por lotes puede llevar a reducciones sustanciales de costos y mejoras de rendimiento. Por ejemplo:
El procesamiento por lotes también distribuye los costos de memoria de los modelos entre múltiples operaciones, lo que reduce el uso de recursos y minimiza el esfuerzo manual. La automatización reduce aún más la necesidad de una administración práctica, lo que reduce los costos de mano de obra y garantiza que las tareas se ejecuten sin problemas y de manera uniforme.
Un ejemplo real pone de relieve el impacto: una empresa que gestiona grandes conjuntos de documentos con inferencia por lotes logra Costos 2.9 veces más bajos en comparación con la inferencia en tiempo real en AWS Bedrock. En el caso de las entradas con prefijos compartidos, los ahorros aumentaron a 6×.
Estos beneficios hacen que el procesamiento por lotes sea un enfoque práctico y eficiente para muchas organizaciones.
¿Está listo para implementar el procesamiento por lotes? A continuación, le indicamos cómo empezar:
Para una implementación simplificada, plataformas como prompts.ai ofrecen herramientas para simplificar el proceso. Con un modelo de pago por uso, prompts.ai conecta los LLM sin problemas, rastrea el uso de los tokens para controlar los costos y proporciona funciones como la colaboración en tiempo real, la generación de informes automatizados y los flujos de trabajo multimodales. Si tus indicaciones son concisas y claras y si configuras sistemas de monitoreo sólidos, puedes refinar tu estrategia con el tiempo para lograr la máxima eficiencia y ahorrar.
Dado que se prevé que el mercado de LLM crezca hasta alcanzar los 36 100 millones de dólares en 2030 a una tasa compuesta anual del 33,2%, adoptar el procesamiento por lotes ahora puede ayudar a su organización a mantenerse competitiva y, al mismo tiempo, a mantener los costos bajo control.
El procesamiento por lotes ayuda a reducir los costos de la API al agrupar varias solicitudes en una sola llamada. Este enfoque reduce la cantidad de solicitudes individuales enviadas, lo que reduce la sobrecarga de configuración y hace que el uso de los recursos sea más eficiente.
Al simplificar las operaciones, el procesamiento por lotes hace más que ahorrar dinero: también reduce la latencia y ofrece un rendimiento más rápido y uniforme para las aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño. Resulta especialmente útil para gestionar tareas de gran volumen, en las que una gestión eficiente de los recursos puede generar un notable ahorro de costes y una mejora de la escalabilidad.
Cuando se trata de estrategias de procesamiento por lotes, cada enfoque tiene un propósito específico en función de los requisitos de la carga de trabajo:
Para decidir qué estrategia se ajusta a tus necesidades, piensa en tu carga de trabajo. Opte por el procesamiento por lotes estático para tareas constantes y consistentes, por el procesamiento por lotes dinámico para escenarios variables o impredecibles y por el procesamiento por lotes continuo cuando la capacidad de respuesta en tiempo real sea esencial.
Para aprovechar al máximo la memoria de la GPU durante el procesamiento por lotes, comience por ajustar el tamaño del lote. El objetivo es lograr un equilibrio entre el rendimiento y el consumo de memoria. Técnicas como poda modelo y cuantización puede ayudar a reducir el uso de memoria y, al mismo tiempo, mantener la precisión. Otro movimiento inteligente es adoptar precisión mixta entrenamiento, que permite una asignación de memoria más eficiente y una mejor utilización de la GPU.
Controlar el uso de la GPU es igualmente importante. La supervisión regular ayuda a evitar errores de falta de memoria y garantiza un funcionamiento sin problemas. Ajuste la configuración según sea necesario para que se adapte a la carga de trabajo. Recuerde que el hardware de la GPU varía; factores como la capacidad de la VRAM pueden afectar considerablemente a su estrategia. Personalice su enfoque para que se adapte a la GPU específica con la que esté trabajando para obtener resultados óptimos.
