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Reduzca costos, compare modelos y escale de manera más inteligente
Administrar varios LLM como GPT-5, Claude 3.7 y LLama 4 puede resultar complejo y costoso. Las plataformas de orquestación simplifican esta tarea al unificar los flujos de trabajo y reducir los gastos hasta en 98%, y mejorar la gobernanza. Desde Prompts.aies el seguimiento de costos en tiempo real para Cadena LANGde registros de auditoría detallados, estas herramientas ayudan a las empresas a optimizar las inversiones en IA.
Elija la plataforma que se adapte a sus necesidades de flujo de trabajo, presupuesto y cumplimiento para optimizar sus operaciones de IA.
Comparación de la plataforma LLM Orchestration: características, precios y escalabilidad
Prompts.ai reúne a más de 35 LLM líderes en una única plataforma de orquestación lista para la empresa. Al consolidar el acceso, elimina la molestia de tener que hacer malabares con múltiples claves de API y sistemas de facturación. Los equipos pueden trabajar sin problemas con todos los modelos a través de una sola plataforma, lo que elimina la necesidad de conexiones personalizadas y reduce la complejidad técnica. A continuación, analizaremos cómo Prompts.ai apoya la integración, la escalabilidad, la administración de costos y la gobernanza.
El diseño de Prompts.ai facilita la comparación del rendimiento de los modelos en paralelo sin necesidad de volver a escribir el código. Con un solo mensaje, puede probar varios modelos simultáneamente y evaluar factores como la calidad, la latencia y el uso de los tokens en tiempo real. Esta función es especialmente valiosa para determinar si un modelo de código abierto económico, como LLama, puede gestionar tareas como las consultas del servicio de atención al cliente con la misma eficacia que un modelo premium como el GPT-5, pero a una fracción del coste.
La plataforma va más allá de la simple integración al permitir despliegues escalables sin necesidad de codificación personalizada. Automatiza tareas críticas como la administración del estado, el rápido control de versiones y la coordinación de agentes en varios pasos. Esto permite a los equipos pasar de las pruebas a la producción a gran escala sin tener que modificar su arquitectura. Además, con su sistema de crédito TOKN de pago por uso, las organizaciones solo pagan por los tokens que utilizan, lo que evita las cuotas de suscripción y ajusta los costos al uso real.
Prompts.ai está diseñado para hacer que la IA sea rentable. Al utilizar el enrutamiento híbrido, reduce los gastos de IA entre 10 y 15 veces. Las tareas rutinarias se destinan a modelos de menor coste, mientras que los problemas más complejos utilizan las API de primera calidad solo cuando es necesario. Las herramientas de administración de costos de la plataforma rastrean el uso de los tokens en todos los modelos, lo que proporciona información detallada sobre los factores que impulsan los costos e identifica las áreas en las que se puede ahorrar. Algunos usuarios han informado de que han reducido sus costes de software de IA hasta en un 98%.
Con una orquestación centralizada, Prompts.ai garantiza la seguridad y el cumplimiento de los datos. Es compatible con la desinfección de la información personal, aplica las reglas de residencia de datos y registra cada interacción con los modelos. Las organizaciones también pueden establecer puntos de control de intervención para revisar las respuestas antes de entregarlas a los usuarios finales. Estas funciones son esenciales para las empresas que operan bajo regulaciones estrictas, ya que garantizan que los datos confidenciales se mantengan dentro de las regiones aprobadas y que todas las decisiones de inteligencia artificial sean totalmente auditables. Este sólido marco de gobierno simplifica el cumplimiento y, al mismo tiempo, mantiene la transparencia en el uso de los modelos.
LangChain es un marco de código abierto diseñado para agilizar las interacciones con varios proveedores de modelos lingüísticos grandes (LLM). Al ofrecer una interfaz estandarizada, simplifica el proceso de comparar los LLM y analizar su rendimiento. En lugar de escribir un código único para cada proveedor, los desarrolladores pueden confiar en una capa de abstracción unificada, lo que facilita las pruebas y el cambio de modelos sin alterar la lógica principal de la aplicación. Como se indica en la documentación de LangChain:
LangChain estandariza la forma en que interactúas con los modelos para que puedas intercambiar proveedores sin problemas y evitar el bloqueo.
LangChain Vista comparativa de LangSmith permite realizar evaluaciones paralelas de los modelos, marcando claramente las mejoras en verde y las regresiones en rojo en comparación con una línea de base. Evalúa métricas como la corrección, la latencia, el uso de fichas y la similitud de los cosenos. Por ejemplo, en un índice de referencia del RAG, el Mistral-7b logró un tiempo medio de respuesta de 18 segundos, 11 segundos más rápido que el GPT-3.5. El marco también registra el seguimiento completo de la ejecución de cada ejecución, lo que permite a los desarrolladores inspeccionar los pasos detallados e identificar por qué un modelo ha superado a otro. Además, LangChain simplifica la ejecución de flujos de trabajo complejos mediante integraciones automatizadas.
LangChain funciona a la perfección con Gráfico de largo, que admite la ejecución duradera y la administración del estado para flujos de trabajo de varios pasos. El cliente LangSmith mejora la escalabilidad al permitir la ejecución en paralelo mediante un parámetro de simultaneidad, lo que permite realizar evaluaciones simultáneas de conjuntos de datos extensos. La limitación de velocidad integrada garantiza un funcionamiento fluido durante las pruebas de alta demanda, lo que evita problemas de limitación. Como explica Hazal Şimşek de AI Multiple:
LangGraph se ejecuta más rápido con la administración de estados más eficiente.
El marco también incluye el seguimiento automático de la regresión, lo que elimina la necesidad de realizar comparaciones manuales entre las ejecuciones de los experimentos. Este enfoque en la escalabilidad se complementa con funciones que mejoran la gobernanza y el cumplimiento.
LangChain incorpora herramientas para los controles de seguridad, como la evaluación de la toxicidad y la información de identificación personal (PII). A rastreable decorator garantiza registros de auditoría completos, capturando entradas, salidas y pasos intermedios para cada interacción con el modelo. Las colas de anotación permiten realizar revisiones humanas estructuradas, lo que permite que haya varios revisores y directrices éticas personalizadas. Para las organizaciones con necesidades estrictas de residencia de datos, LangSmith ofrece opciones de implementación flexibles, que incluyen configuraciones en la nube, híbridas y autohospedadas. Además, la validación del formato garantiza que los resultados del modelo se ajusten a los esquemas JSON predefinidos, lo que reduce el riesgo de errores posteriores.
Amazon Bedrock destaca por ser una plataforma sin servidor que simplifica la comparación de LLM al ofrecer una API unificada para acceder a más de 100 modelos básicos. Estos modelos provienen de los principales proveedores, como Anthropic, Meta, Mistral AI, Cohere, AI21 Labs, Stability AI y la propia Amazon. Con la confianza de más de 100 000 organizaciones de todo el mundo, Bedrock opera según un modelo de pago por uso, lo que garantiza que los usuarios solo paguen por lo que utilizan.
Con la API unificada de Bedrock, la gestión de múltiples integraciones entre diferentes proveedores es cosa del pasado. Su función integrada de «LLM como juez» aprovecha un modelo de alto rendimiento para evaluar las respuestas en función de factores como la exactitud, la integridad y la nocividad. Las barandillas Bedrock mejoran la seguridad al bloquear hasta el 88% del contenido dañino y, al mismo tiempo, identificar las respuestas correctas con una precisión del 99%. Además, las organizaciones pueden importar sus modelos propios al ecosistema, lo que permite realizar comparaciones directas con los modelos básicos a través de una única interfaz.
Esta integración optimizada no solo simplifica las operaciones, sino que también permite escalar flujos de trabajo complejos de manera eficaz.
Amazon Bedrock utiliza Distributed Map con AWS Step Functions para gestionar flujos de trabajo a gran escala. Este enfoque permite el procesamiento simultáneo de conjuntos de datos extensos mediante la coordinación de llamadas de API paralelas en varios modelos. AWS Step Functions puede gestionar más de 9000 acciones de API de más de 200 servicios, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo complejos de IA. Por ejemplo, Robinhood amplió sus operaciones de IA generativa de 500 millones a 5000 millones de tokens diarios en solo seis meses con Bedrock. Dev Tagare, director de IA de Robinhood, destacó:
Las funciones de diversidad de modelos, seguridad y cumplimiento de Amazon Bedrock están diseñadas específicamente para los sectores regulados.
Bedrock aborda la administración de costos a través de funciones como el enrutamiento rápido inteligente (IPR), que dirige dinámicamente las solicitudes al modelo más adecuado dentro de una familia en función de la calidad y el costo previstos. Este enfoque puede reducir los gastos hasta en un 30% sin comprometer el rendimiento. En una prueba con conjuntos de datos de Retrieval Augmented Generation, IPR logró un ahorro de costos del 63,6% al enviar el 87% de las solicitudes a Claude 3.5 Haiku.
Bedrock también emplea la destilación de modelos, creando modelos más pequeños y rápidos que funcionan hasta un 500% más eficientemente y cuestan hasta un 75% menos, manteniendo la precisión. Robinhood experimentó una reducción del 80% en los costos de inteligencia artificial y redujo el tiempo de desarrollo en un 50% después de la implementación. Además, el almacenamiento rápido en caché minimiza aún más los costos al almacenar los segmentos de mensajes más utilizados, lo que reduce el procesamiento redundante de los tokens.
Amazon Bedrock cumple con estándares clave como la elegibilidad para ISO, SOC, GDPR, FedRAMP High e HIPAA, lo que garantiza que cumple con las necesidades de los sectores regulados. La plataforma prioriza la privacidad al no almacenar ni utilizar nunca los datos de los clientes para entrenar sus modelos básicos. Los trabajos de evaluación automatizados mejoran aún más la gobernanza al identificar el modelo más rentable y las combinaciones rápidas para tareas específicas, lo que proporciona un enfoque sistemático de la optimización.
CrewAI ofrece un método distinto para comparar modelos lingüísticos grandes (LLM) coordinándolos como un equipo de agentes especializados. A través de Integración con LitELLM, se conecta con más de 100 proveedores de LLM, como OpenAI, Anthropic, Google, Azure y AWS Bedrock, a través de una interfaz única y optimizada. Esta configuración permite a los desarrolladores asignar diferentes modelos a agentes específicos dentro del mismo flujo de trabajo, lo que facilita la determinación de qué LLM es mejor en tareas como la investigación, la codificación o la revisión de contenido. A continuación, analizamos los puntos fuertes de CrewAI en cuanto a la integración de modelos, la escalabilidad, la gestión de costes y el cumplimiento.
Tripulación: Wai's asignación de LLM específica para un agente permite a los usuarios combinar varios modelos en un único flujo de trabajo. Por ejemplo, puede asignar el GPT-4 a un agente mientras que otro usa Claude, todo ello gestionado mediante un identificador estandarizado. La plataforma garantiza comparaciones justas al estandarizar parámetros como la temperatura, el máximo de fichas y la configuración de las penalizaciones. Además, CrewAI admite modelos locales mediante la integración con Ollama, lo que le permite ejecutar modelos como Llama 3.2 en su propia infraestructura y compararlos directamente con las alternativas basadas en la nube.
CrewAI está diseñado para la evaluación comparativa a gran escala, con herramientas como Inicio para cada uno, que automatiza varias carreras de la misma estructura de tripulación con diferentes entradas. Su ejecución asincrónica reduce la latencia durante las operaciones de gran volumen, aunque la deliberación autónoma entre agentes puede provocar ligeras demoras antes de ejecutar las llamadas a las herramientas. Estas capacidades se ven reforzadas por la consola Enterprise, que ofrece herramientas sólidas para gestionar los entornos, reimplementar los flujos de trabajo de forma segura y supervisar las ejecuciones en tiempo real, lo que resulta ideal para los procesos de evaluación comparativa a nivel de producción.
CrewAI emplea un modelo de precios flexible y escalonado que comienza con un plan gratuito, seguido de opciones de pago: 99 USD al mes (Básico), 500 USD al mes (Estándar), 1000 USD al mes (Pro) y precios personalizados para los usuarios empresariales. Al delegar las tareas más sencillas a modelos más asequibles y reservar los modelos premium para el razonamiento complejo, CrewAI ayuda a optimizar los costos. Su diseño independiente del proveedor evita la dependencia de un proveedor, lo que permite cambiar sin problemas entre los proveedores de API para gestionar los límites de velocidad y aprovechar los modelos con mejor rendimiento.
CrewAI prioriza la seguridad y el cumplimiento con barandas integradas y El ser humano al día (HITL) funcionalidad, lo que permite la supervisión humana y la aprobación en etapas críticas antes de que finalicen las tareas. La versión Enterprise añade funciones avanzadas como el control de acceso basado en roles (RBAC) para gestionar los permisos de los equipos y proteger los entornos de producción. El rastreo en tiempo real captura cada paso del razonamiento de un agente, lo que genera registros de auditoría detallados que son esenciales para la supervisión del cumplimiento. CrewAI también se integra con herramientas como Datadog, MLFlow y Arize Phoenix para realizar un seguimiento del rendimiento de los procesos e identificar posibles problemas.
Esta es una descripción general de los puntos fuertes y los desafíos asociados a cada plataforma de orquestación, basada en las evaluaciones detalladas proporcionadas anteriormente.
Prompts.ai brinda acceso a más de 35 LLM de primer nivel a través de una interfaz única y segura. Su capa FinOps ofrece un seguimiento en tiempo real del uso de los tokens, lo que permite reducir los costos de hasta un 98%. Además, proporciona información instantánea sobre el rendimiento con comparaciones paralelas de modelos, lo que la convierte en una excelente opción para las empresas que se centran en la transparencia de los costes y la gobernanza a la hora de gestionar los flujos de trabajo de LLM.
Cadena LANG brilla con su amplio ecosistema y amplias capacidades de integración. La inclusión de LangSmith aporta sólidas funciones de observabilidad, como los seguimientos estructurados y las pruebas de regresión, que son ideales para los equipos que necesitan registros de auditoría detallados. Sin embargo, sus capas de abstracción pueden provocar un aumento de la latencia del 15 al 25% en comparación con las llamadas directas a modelos, y las actualizaciones frecuentes a veces provocan interrupciones en los procesos de producción.
lecho rocoso amazónico está diseñado para brindar seguridad y cumplimiento de nivel empresarial, y es compatible con estándares como HIPAA y GDPR. Su modelo de precios de pago por uso basado en tokens permite un escalamiento flexible. Sin embargo, su dependencia de la infraestructura de AWS puede plantear desafíos para las organizaciones que necesitan implementaciones de modelos altamente personalizadas o autohospedadas.
Tripulación AI se centra en las implementaciones periféricas de baja latencia con su núcleo ligero de 8 kB y sus operaciones asincrónicas. Su coordinación multiagente basada en funciones es particularmente eficaz para flujos de trabajo especializados. Por el lado negativo, tiene una biblioteca de conectores más pequeña en comparación con LangChain y depende de sistemas externos para una observabilidad detallada.
La siguiente tabla ofrece una comparación concisa de las principales funciones de estas plataformas:
Este desglose destaca las fortalezas y limitaciones únicas de cada plataforma, lo que ayuda a los usuarios a determinar qué opción se adapta mejor a sus necesidades específicas.
Al seleccionar una plataforma, tenga en cuenta la rapidez con la que necesita implementarla y la cantidad de personalización que requieren sus flujos de trabajo. Para los equipos empresariales que priorizan la gobernanza, la transparencia de los costes y el acceso inmediato a más de 35 modelos, Prompts.ai ofrece una interfaz unificada combinada con el seguimiento de FinOps en tiempo real. Si se centra en el rastreo detallado y el acceso a una amplia gama de complementos, Cadena LANG , con sus más de 70 millones de descargas mensuales y una carga de latencia manejable del 15 al 25%, se destaca como una opción sólida.
Para las organizaciones que ya están integradas en AWS, lecho rocoso amazónico es un fuerte competidor, especialmente para aquellos que requieren el cumplimiento de la HIPAA y el GDPR a gran escala. Sin embargo, su infraestructura gestionada puede restringir la flexibilidad de los equipos que necesitan despliegues personalizados. Mientras tanto, Tripulación AI destaca en el manejo de flujos de trabajo específicos de cada rol y en la coordinación de tareas con varios agentes, aunque es posible que necesite herramientas adicionales para mejorar su observabilidad.
Las consideraciones de costo son tan importantes como los conjuntos de funciones. Para los equipos con una infraestructura de IA limitada, los modelos de precios predecibles, como Prompts.ai De 0 a 129 dólares al mes por usuario pueden ayudar a evitar gastos inesperados. Por otro lado, los equipos con experiencia técnica que administran clústeres de Kubernetes pueden reducir los costos de manera significativa al adoptar el enrutamiento híbrido. Por ejemplo, las tareas rutinarias se pueden enviar a modelos como Mistral a 0,40 USD por millón de fichas de entrada, al tiempo que se reservan modelos premium como Claude 3.7 Soneto a 3,00 USD por millón de fichas de entrada, lo que supone una posible reducción de los gastos entre 10 y 15 veces.
Para los flujos de trabajo que requieren SLA estrictos y un rendimiento de nivel empresarial, lecho rocoso amazónico ofrece la confiabilidad y el soporte necesarios para cumplir con las altas exigencias. Sin embargo, las empresas emergentes y los laboratorios de investigación pueden beneficiarse de las capas gratuitas de Cadena LANG o Tripulación AI, que proporcionan amplios recursos para probar y validar los casos de uso antes de comprometerse con los planes de pago. La plataforma de IA adecuada simplifica las tareas complejas y convierte las comparaciones de modelos en información útil.
«La orquestación basada en agentes podría generar billones de dólares en valor económico para 2028».
Elegir la herramienta de orquestación adecuada es un paso estratégico para lograr flujos de trabajo de IA escalables y sin interrupciones.
Las plataformas de orquestación pueden reducir los costos de la IA, a veces hasta 98% - mediante una asignación de recursos más inteligente, la automatización de los flujos de trabajo y el empleo de técnicas de enrutamiento avanzadas. Estos sistemas simplifican la forma en que se implementan y administran los modelos, reduciendo las ineficiencias y recortando los gastos innecesarios.
Una ventaja clave es su confianza en modelos de precios de pago por uso junto con el acceso centralizado a múltiples LLM, por lo que solo pagas por los recursos que realmente utilizas. Además, los sistemas inteligentes de escalado y enrutamiento de la carga de trabajo ayudan a equilibrar factores como el rendimiento, el costo y la latencia. Al reducir el uso de la GPU y otras demandas de recursos, estas plataformas facilitan a las organizaciones ampliar sus esfuerzos de IA sin gastar de más.
Al elegir una plataforma para administrar y comparar modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), centrarse en algunos aspectos críticos puede marcar la diferencia a la hora de cumplir con sus requisitos. Comience con compatibilidad de modelos - verifique que la plataforma sea compatible con los LLM que está utilizando actualmente y que ofrezca la flexibilidad de integrar otros en el futuro. Esto garantiza que su configuración pueda adaptarse a la evolución de sus necesidades.
Escalabilidad es igualmente importante, especialmente si sus flujos de trabajo implican procesos complejos o grandes conjuntos de datos. Una plataforma que pueda crecer a la par de sus demandas evitará los cuellos de botella y mantendrá las operaciones fluidas.
Investiga administración de costos y monitoreo en tiempo real herramientas. Estas funciones le ayudan a mantener los gastos bajo control y, al mismo tiempo, a identificar posibles problemas, como la ralentización del rendimiento o las imprecisiones, antes de que se agraven. Por último, no pase por alto seguridad y cumplimiento. La plataforma debe cumplir con los estándares del sector, especialmente si trabajas en un campo regulado, para proteger los datos confidenciales y cumplir con los requisitos legales.
Al sopesar cuidadosamente estos factores, puede seleccionar una plataforma que mejore la eficiencia y garantice resultados confiables para sus flujos de trabajo de IA.
Plataformas de orquestación como Prompts.ai desempeñan un papel clave a la hora de garantizar el cumplimiento de normativas como GDPR y HIPAA mediante la incorporación de protocolos de seguridad estrictos. Estas medidas suelen incluir cifrado de datos, controles de acceso, y registro de auditoría, todo ello diseñado para proteger la información confidencial de forma eficaz. Además, muchas plataformas adoptan principios de privacidad desde el diseño e incorporan la protección de datos en cada etapa de sus flujos de trabajo.
Para reforzar los esfuerzos de cumplimiento, estas plataformas suelen proporcionar certificaciones y documentación que verifican la alineación con los requisitos reglamentarios. Al centrarse en la seguridad, la transparencia y las prácticas sólidas de gestión de datos, permiten a las organizaciones gestionar varios LLM sin dejar de cumplir con los estándares legales y las responsabilidades éticas.
