Pago por Uso - AI Model Orchestration and Workflows Platform
El procesamiento por lotes es una forma rentable de utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM). En lugar de procesar las tareas una por una, agrupa varias entradas en un solo lote. Esto reduce la sobrecarga de API, mejora el uso de GPU y puede ahorrar hasta un 50 % en costos con proveedores como OpenAI. Es ideal para tareas como extracción de datos, generación de contenido y análisis que no requieren respuestas instantáneas. Empresas como First American y Scribd ya han utilizado el procesamiento por lotes para manejar cargas de trabajo masivas de manera eficiente, reduciendo costos y ampliando las operaciones.
Beneficios clave del procesamiento por lotes:
Cómo empezar:
Batch processing isn’t just about saving money - it’s a smarter way to work with LLMs at scale.
El procesamiento por lotes no es sólo una estrategia técnica: es un enfoque inteligente para ahorrar dinero cuando se trabaja con modelos de lenguaje grandes (LLM). Al agrupar tareas, puede reducir costos en tres áreas clave: reducir la sobrecarga de llamadas API, hacer un mejor uso del hardware y aprovechar modelos de precios especiales.
Cada llamada a la API tiene costos adicionales. Estos incluyen cosas como latencia de red, autenticación y configuración de conexión. Cuando se trata de grandes volúmenes de datos, esos costos pueden acumularse rápidamente. El procesamiento por lotes resuelve esto agrupando múltiples solicitudes en una llamada API, eliminando gran parte de esa sobrecarga.
Tomemos este ejemplo: en lugar de enviar 1000 llamadas API separadas para procesar 1000 tareas, las combina en una sola solicitud por lotes. Este enfoque reduce 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 Batch de OpenAI podría reducir los costos en un 50 % para las tareas de clasificación de tickets de soporte. Al clasificar los tickets en grupos como consultas técnicas, de facturación o de acceso a cuentas, el procesamiento por lotes redujo significativamente los gastos en comparación con el manejo de cada ticket individualmente.
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 le garantiza obtener el máximo valor del procesamiento por lotes.
Una vez que haya minimizado los costos de llamadas API, el siguiente paso es optimizar el rendimiento de la GPU. Las GPU son caras y las GPU infrautilizadas significan una pérdida de dinero. El procesamiento por lotes ayuda al permitir que las GPU manejen múltiples tareas al mismo tiempo, lo que reduce los períodos de inactividad y aumenta la eficiencia general.
Aquí está el problema: muchas empresas utilizan en promedio menos del 15% de la capacidad de su GPU. Eso 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 realizar más trabajo por el mismo costo.
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Marius Killinger, Blog Baseten
"Cuando se utilizan GPU para inferencia de modelos, se desea obtener el mayor rendimiento por dólar posible. Comprender la utilización es clave para esto: una alta utilización de GPU significa que se necesitan menos GPU para atender cargas de trabajo de alto tráfico".
El procesamiento por lotes continuo lleva esto un paso más allá. A diferencia del procesamiento por lotes estático, donde la GPU espera a que finalice la tarea más lenta de un lote, el procesamiento por lotes continuo permite que se inicien nuevas tareas tan pronto como se liberan recursos. Esto elimina el tiempo de inactividad y mejora aún más el uso de la GPU.
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Matt Howard, Blog de Baseten
"El procesamiento por lotes continuo mejora la utilización de la GPU en comparación con el procesamiento por lotes dinámico al eliminar el tiempo de inactividad esperando que finalice la respuesta más larga de cada lote".
Al exprimir más trabajo de sus GPU, puede reducir significativamente el costo de ejecutar puntos finales modelo de alto tráfico.
El procesamiento por lotes también tiene un gran impacto en los modelos de precios de pago por uso. Estos modelos cobran según el uso de recursos, por lo que una mayor eficiencia se traduce directamente en menores costos. Por ejemplo, el precio de OpenAI en GPT-4 cayó de $36 a $5 por 1 millón de tokens entre marzo de 2023 y septiembre de 2024. Al utilizar solicitudes por lotes, ese costo puede caer aún más a $2,50 por 1 millón de tokens: un ahorro adicional del 50 %.
Anthropic ofrece beneficios similares con su API Message Batches, cobrando solo el 50% de los precios estándar de la API por solicitudes por lotes. Para una empresa que procese 10 millones de tokens al mes, esto podría significar un ahorro de 25.000 dólares al año.
El procesamiento por lotes es particularmente eficaz para tareas que no requieren respuestas en tiempo real, como análisis de datos o flujos de trabajo en segundo plano. Al programar estas tareas para que se ajusten a la ventana de procesamiento de una API por lotes, puede desbloquear ahorros inmediatos sin sacrificar la funcionalidad.
En resumen, el procesamiento por lotes no se trata sólo de eficiencia: es una forma de convertir un uso más inteligente de los recursos en ganancias financieras mensurables. Cuando se amplía a millones de solicitudes, los ahorros se acumulan rápidamente.
Configurar el procesamiento por lotes implica un enfoque claro y sistemático. El principal desafío radica en elegir la estrategia de procesamiento por lotes adecuada y seguir los pasos esenciales para implementarla de manera efectiva.
Al seleccionar una estrategia de procesamiento por lotes, es importante considerar el tipo de carga de trabajo que está manejando:
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 tareas fuera de línea. Una vez que haya elegido una estrategia, siga estos pasos para implementarla de manera efectiva.
El procesamiento por lotes implica cuatro etapas principales: recopilación, preparación, ejecución y seguimiento de datos.
Para simplificar y mejorar el procesamiento por lotes, plataformas como Prompts.ai proporcionan herramientas especializadas diseñadas para lograr eficiencia y control de costos.
La plataforma incluye funciones como el seguimiento de tokenización para monitorear el uso y optimizar los costos mediante el pago por uso. También admite flujos de trabajo que integran múltiples modelos de lenguaje, lo que le permite conectar diferentes proveedores sin problemas y elegir el modelo más rentable para cada tarea.
Prompts.ai automatiza tareas repetitivas, como la preparación de datos, la creación de lotes y la recopilación de resultados, lo que reduce el error humano y libera a su equipo para que pueda concentrarse en un trabajo más estratégico. Además, su protección de datos cifrados 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 poco a poco, vigile de cerca su flujo de trabajo y escale gradualmente a medida que refina y optimiza sus procesos.
Crear una base técnica sólida es esencial para el procesamiento por lotes eficiente a escala, especialmente cuando se trabaja con modelos de lenguaje grandes (LLM). Los desafíos clave incluyen administrar la memoria de la GPU, optimizar el rendimiento computacional y garantizar que los flujos de trabajo sigan siendo 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 saturaciones de memoria que podrían bloquear el sistema.
Modern GPUs can deliver memory bandwidths of 600–1,000+ GB/s, compared to DDR5's 50–100 GB/s. This stark difference highlights why keeping data in GPU memory is critical for performance. However, GPU memory is both limited and expensive, making efficient usage a priority.
La asignación de memoria estática puede desperdiciar hasta el 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, considere estas técnicas:
Utilice herramientas de creación de perfiles para determinar el tamaño de lote óptimo para su configuración. Comience poco a poco y aumente gradualmente hasta acercarse a los límites de memoria, luego reduzca ligeramente para mantener la estabilidad. El monitoreo en tiempo real puede ayudar a detectar y abordar 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.
Using 8-bit precision can nearly halve GPU memory usage. For example, switching a 7B-parameter Llama model from FP16 to INT4 reduced its size by 4× (from 16 GB to 4 GB) while improving token generation speed with minimal quality loss. Research shows that 4-bit quantized models often perform as well as their FP16 versions across various tasks.
Mixed-precision inference can enhance generative AI model performance by 30% while doubling memory efficiency. Lowering matrix multiplication precision, compared to float32, can improve computational performance by 2.5× and cut memory requirements in half.
La precisión mixta FP16 es un buen punto de partida, ya que ofrece una velocidad cercana a float16 con un mejor rendimiento predictivo que float32. A menudo, este cambio requiere solo un cambio de código. Para obtener la máxima eficiencia, combine la cuantificación con otras optimizaciones, como núcleos personalizados y procesamiento por lotes. Técnicas como GPTQ y Quantization-Aware Training ayudan a preservar la precisión incluso con una cuantificación agresiva. Estos métodos se integran perfectamente en los flujos de trabajo por lotes, lo que reduce aún más los costos y mejora el rendimiento.
El monitoreo continuo y la optimización proactiva son clave para mantener flujos de trabajo de procesamiento por lotes eficientes y rentables.
Concéntrese en rastrear el uso de tokens, la utilización de GPU y los tiempos de procesamiento. Establezca alertas automáticas para violaciones de umbrales predefinidos. Dependiendo de la aplicación, es posible que necesite supervisión en tiempo real para tareas críticas o comprobaciones periódicas para trabajos por lotes. También se deben monitorear métricas como calidad, relevancia, sentimiento y seguridad, con umbrales adaptados a su caso de uso.
Defina rutas de escalada claras para las alertas, de modo que los miembros adecuados del equipo puedan abordar los problemas rápidamente. La automatización puede agilizar este proceso, reduciendo retrasos y errores humanos. Para implementaciones en EE. UU., el seguimiento de los costos en tiempo real junto con el uso de tokens y el rendimiento de los lotes puede ayudar a administrar los gastos de manera efectiva.
Herramientas como NVIDIA TensorRT-LLM y NVIDIA Triton Inference Server son excelentes para optimizar y ofrecer LLM de manera eficiente. Las plataformas de seguimiento de experimentos, como Neptune, pueden simplificar el seguimiento de recursos y revelar áreas adicionales de mejora.
Utilice datos de rendimiento en tiempo real y comentarios de los usuarios para ajustar su infraestructura de servicio. El análisis de patrones en la utilización de la GPU, el uso de la memoria y los tiempos de procesamiento puede identificar cuellos de botella. Técnicas como el procesamiento por lotes en vuelo y la inferencia especulativa pueden mejorar aún más el rendimiento. Tenga en cuenta que el ancho de banda de la DRAM a menudo limita el rendimiento en escenarios de lotes grandes, con más de la mitad de los ciclos de cálculo de atención detenidos debido a retrasos en el acceso a la memoria. La gestión eficaz de la memoria de la GPU y la inferencia de precisión mixta desempeñan un papel crucial para superar estos desafíos y mantener la rentabilidad de las operaciones.
Batch processing isn't just about saving money - it’s also a game-changer for improving efficiency. By grouping requests, you can significantly reduce costs while boosting throughput, making it a smart move for handling large-scale data tasks.
La adopción del procesamiento por lotes puede generar reducciones sustanciales de costos y ganancias 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 disminuye aún más la necesidad de una gestión práctica, lo que reduce los costos laborales y garantiza que las tareas se ejecuten sin problemas y de manera consistente.
A real-world example highlights the impact: an enterprise handling large document sets with batch inference achieved 2.9× lower costs compared to real-time inference on AWS Bedrock. For inputs with shared prefixes, the savings jumped to 6×.
Estos beneficios hacen que el procesamiento por lotes sea un enfoque práctico y eficiente para muchas organizaciones.
Ready to implement batch processing? Here’s how to get started:
Para una implementación simplificada, plataformas como Prompts.ai ofrecen herramientas para simplificar el proceso. Con un modelo de pago por uso, Prompts.ai conecta a los LLM sin problemas, realiza un seguimiento del uso de tokens para controlar los costos y proporciona funciones como colaboración en tiempo real, informes automatizados y flujos de trabajo multimodales. Si mantiene sus indicaciones concisas y claras y configura sistemas de monitoreo sólidos, puede perfeccionar su estrategia con el tiempo para lograr la máxima eficiencia y ahorro.
Dado que se prevé que el mercado de LLM crecerá hasta los 36.100 millones de dólares para 2030 con una tasa compuesta anual del 33,2 %, la adopción del procesamiento por lotes ahora puede ayudar a su organización a seguir siendo competitiva y al mismo tiempo mantener los costos bajo control.
El procesamiento por lotes ayuda a reducir los costos de API al agrupar múltiples 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 recursos sea más eficiente.
Al simplificar las operaciones, el procesamiento por lotes hace más que ahorrar dinero: también reduce la latencia, ofreciendo un rendimiento más rápido y consistente para aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje grandes. Es particularmente útil para manejar tareas de gran volumen, donde la gestión eficiente de recursos puede generar ahorros de costos notables y una mejor escalabilidad.
Cuando se trata de estrategias de procesamiento por lotes, cada enfoque tiene un propósito específico según los requisitos de la carga de trabajo:
Para decidir qué estrategia se adapta a sus necesidades, piense en su carga de trabajo. Utilice el procesamiento por lotes estático para tareas estables y consistentes, el procesamiento por lotes dinámico para escenarios variables o impredecibles y 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 ajustando el tamaño del lote. El objetivo es lograr un equilibrio entre el rendimiento y el consumo de memoria. Técnicas como la poda y la cuantificación de modelos pueden ayudar a reducir el uso de memoria manteniendo la precisión. Otra medida inteligente es adoptar un entrenamiento de precisión mixta, que permite una asignación de memoria más eficiente y una mejor utilización de la GPU.
Vigilar el uso de la GPU es igualmente importante. El monitoreo regular ayuda a prevenir errores de falta de memoria y garantiza un funcionamiento sin problemas. Ajuste la configuración según sea necesario para que coincida con la carga de trabajo. Recuerde, el hardware de la GPU varía; factores como la capacidad de VRAM pueden afectar significativamente su estrategia. Adapte su enfoque para adaptarlo a la GPU específica con la que está trabajando para obtener resultados óptimos.
