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La ingeniería rápida es la clave para lograr un mejor rendimiento, ahorro de costos y eficiencia de la IA. En este artículo se desglosan las tres plataformas principales: Prompts.ai, Área de juegos OpenAI, y Cadena LANG - se utiliza para gestionar y optimizar las solicitudes para modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM). Cada plataforma ofrece herramientas únicas para mejorar los flujos de trabajo, reducir los costos y escalar las operaciones.
Estas plataformas se adaptan a diferentes necesidades, desde pruebas simples hasta flujos de trabajo de nivel empresarial, lo que ayuda a los equipos a optimizar las operaciones de IA y lograr resultados consistentes.
Comparación de las 3 principales plataformas de Prompt Engineering: características, precios y mejores casos de uso
Prompts.ai actúa como un puente entre el código de la aplicación y las API de modelos de lenguaje grande (LLM), y ofrece un sistema sólido para el seguimiento y la optimización de las interacciones. Cada solicitud se registra y se enriquece con metadatos, lo que le brinda capacidades de seguimiento avanzadas. La plataforma incluye un CMS visual Prompt, que permite a los equipos crear, versionar y gestionar plantillas de anuncios independientemente del código principal de la aplicación. Esta separación garantiza que la lógica de las notificaciones siga siendo flexible y fácil de actualizar.
Un Playground integrado mejora aún más la usabilidad al permitir a los usuarios reproducir y depurar solicitudes anteriores directamente desde el panel de control. También admite la llamada a funciones de OpenAI con fines de prueba, una función que no está disponible en el campo de juego nativo de OpenAI. Además de los modelos de OpenAI, el sistema admite modelos personalizados, versiones ajustadas e instancias de OpenAI dedicadas, además de más de 35 LLM líderes. Los equipos pueden incluso ejecutar solicitudes por lotes comparándolas con conjuntos de datos de muestra, lo que permite realizar pruebas de regresión y realizar pruebas retrospectivas de las nuevas iteraciones para garantizar una fiabilidad inmediata antes de la implementación. Estas herramientas ayudan a optimizar los flujos de trabajo y a prevenir problemas de producción.
Prompts.ai ofrece análisis de uso detallados para ayudar a los equipos a supervisar y controlar los gastos relacionados con la LLM. Funciones como las evaluaciones por lotes y las pruebas de regresión garantizan que las solicitudes ineficientes no desperdicien valiosos tokens en entornos en vivo. Los precios están estructurados para adaptarse a una variedad de necesidades, empezando por 0$ para 5000 solicitudes mensuales con retención de registros de 7 días. El plan Pro, en 50$ por usuario al mes, incluye 100 000 solicitudes y retención de registros ilimitada. Para las organizaciones más grandes, están disponibles precios empresariales personalizados, que incluyen recursos de evaluación específicos y de cumplimiento del SOC 2.
Diseñado para entornos listos para la producción, prompts.ai se escala sin esfuerzo para satisfacer las demandas de los flujos de trabajo de IA en expansión. Funciones como el control de versiones integrado y el etiquetado de metadatos facilitan las reversiones, mientras que las herramientas de búsqueda avanzadas y los espacios de trabajo promueven la colaboración entre los equipos. Ya seas ingeniero, redactor de contenido o profesional legal, la plataforma garantiza un trabajo en equipo interfuncional fluido sin interrupciones sin interrumpir el rendimiento de tu aplicación.
Prompts.ai garantiza que los usuarios tengan varias formas de acceder al soporte, incluido un canal de Discord dedicado, el correo electrónico y las actualizaciones a través de Twitter. Los clientes empresariales obtienen beneficios adicionales, como un canal de Slack compartido para comunicarse directamente con el equipo de soporte, lo que garantiza una asistencia rápida y eficiente.
El OpenAI Playground proporciona un entorno centralizado para probar y experimentar con varios modelos, incluidos el GPT-3.5, el GPT-4, el GPT-5 y modelos de razonamiento como el o3. Ofrece tres modos distintos: Charla para IA conversacional, Asistentes para tareas de API que implican la ejecución de código, y Completa para completar el texto heredado.
Una característica destacada es la Sistema Prompt ID, que permite a los desarrolladores consultar las últimas instrucciones listas para producción mientras trabajan en los borradores. Este enfoque minimiza las interrupciones provocadas por los cambios durante las pruebas. Para agilizar el desarrollo rápido, la plataforma incluye marcadores de posición dinámicos (p. ej., {{variable}}) y un Optimizar herramienta, que corrige automáticamente las incoherencias y garantiza que los formatos de salida cumplan los requisitos.
Los usuarios pueden comparar los resultados de diferentes versiones de mensajes uno al lado del otro y utilizar las evaluaciones integradas para realizar pruebas manuales y supervisar los resultados. Esta configuración modular permite a los equipos gestionar flujos de trabajo complejos con eficiencia y escalabilidad.
Elegir el modelo correcto es fundamental para la administración de costos. Los modelos de razonamiento suelen ser más caros que los modelos GPT estándar, y los modelos más grandes suelen tener costos más altos en comparación con sus versiones «mini» o «nano» más pequeñas. Para reducir los gastos, el almacenamiento rápido en caché puede reducir la latencia hasta un 80% y los costos operativos hasta un 75%. Colocar el contenido de uso común al principio de las instrucciones puede optimizar aún más el rendimiento.
Para lograr una mayor estabilidad y una presupuestación predecible, se recomienda fijar las aplicaciones a instantáneas de modelos específicos (p. ej., gpt-4,1-2025-04-14) en lugar de confiar en las últimas versiones dinámicas. Como subraya OpenAI, «detectar los problemas de forma temprana es mucho más económico que solucionarlos en la fase de producción».
Playground organiza las solicitudes a nivel de proyecto, lo que permite a los equipos compartir, administrar y reutilizar los activos de las solicitudes a través de un panel centralizado. El historial de versiones con un solo clic garantiza que los equipos puedan realizar iteraciones con confianza sin sacrificar la estabilidad. Además, las estructuras de carpetas mantienen los flujos de trabajo organizados y facilitan la recuperación rápida a medida que crecen los proyectos.
El Sistema Prompt ID también admite la escalabilidad programática al permitir que las herramientas, las API y los SDK posteriores llamen a identificadores de mensajes únicos. Esta configuración permite realizar actualizaciones sin necesidad de cambiar el código de integración y admite diversas entradas específicas de la instancia en varios flujos de trabajo mediante una única plantilla de mensajes. Estas capacidades posicionan a la plataforma como una solución eficaz para gestionar de forma eficiente los flujos de trabajo impulsados por la IA.
LangChain ofrece un API estandarizada que se conecta sin problemas con los principales proveedores como OpenAI, Anthropic y Google, lo que facilita a los desarrolladores el cambio entre modelos sin tener que revisar su código. Con el modelo de chat de inicio método, los desarrolladores pueden inicializar y hacer la transición rápidamente entre proveedores con ajustes mínimos.
El marco utiliza plantillas de mensajes con variables dinámicas (p. ej., {{nombre_variable}}) para garantizar un formato de consulta coherente. Estas plantillas admiten formatos como f-string y mustache. Como se destaca en la documentación de LangChain:
«El poder de las indicaciones proviene de la capacidad de usar variables en las solicitudes. Puede usar variables para agregar contenido dinámico a su mensaje».
LangChain Cadenas sirven como la columna vertebral de su sistema de flujo de trabajo, vinculando acciones automatizadas como el formato de entrada, la recuperación de datos y las llamadas de LLM. Su módulo de memoria rastrea las interacciones, lo que permite recordar de manera básica los intercambios recientes y realizar análisis históricos más avanzados mediante la integración con más de 10 bases de datos. Para casos de uso más sofisticados, LangChain admite Generación aumentada de recuperación (RAG), lo que permite a los LLM acceder a datos propietarios o específicos de un dominio sin necesidad de volver a capacitarse de manera costosa.
Estas características hacen que LangChain sea versátil y satisfaga tanto las demandas operativas sencillas como las complejas.
LangChain está diseñado para escalar flujos de trabajo complejos de manera efectiva. A través de descomposición modular de tareas, divide las tareas de IA en pasos más pequeños y manejables, lo que permite una ejecución más fluida. Para casos de uso avanzados, los desarrolladores pueden aprovechar Gráfico de largo, un marco de orquestación de bajo nivel que admite procesos duraderos e interacciones interpersonales, lo que garantiza una latencia y una fiabilidad controladas.
El Lang Smith la plataforma simplifica la gestión rápida mediante el uso de etiquetas de confirmación como :picar o :puesta en escena, lo que permite a los equipos actualizar las versiones rápidas sin tener que volver a implementar el código. La integración con herramientas como los webhooks permite la sincronización automática con los repositorios de GitHub o activar canalizaciones de CI/CD cada vez que se realizan confirmaciones rápidas. Esta arquitectura optimizada reduce la fricción en la implementación, lo que facilita a los equipos ampliar sus capacidades de inteligencia artificial. Logan Kilpatrick, jefe de producto de Google AI Studio, explica:
«Langchain también proporciona un conjunto de herramientas independientes del modelo que permite a las empresas y desarrolladores explorar múltiples ofertas de LLM y probar qué funciona mejor para sus casos de uso».
Como proyecto de código abierto, LangChain ha ganado un impulso impresionante, presumiendo de más de 51.000 estrellas en GitHub y recibiendo más de 1 000 000 descargas al mes. Su repositorio principal ha recibido contribuciones de 1000 desarrolladores.
El Hub LangChain actúa como un repositorio público para descubrir y compartir las instrucciones creadas por la comunidad, a las que se puede acceder a través de identificadores únicos de Hub. Herramientas como Polly, un asistente de inteligencia artificial en Prompt Playground, ayuda a los usuarios a refinar las indicaciones, generar herramientas y diseñar esquemas de salida. Mientras tanto, el Lienzo rápido proporciona un espacio interactivo para repetir las instrucciones largas, con un control deslizante de «diferencias» para comparar los cambios entre las versiones.
Los equipos se benefician de las funciones de colaboración de LangSmith, como los espacios de trabajo compartidos con historial de confirmaciones, el etiquetado de versiones y los registros de notificaciones conservados. El canal de YouTube de LangChain, con 163 000 suscriptores, ofrece tutoriales en vídeo sobre ingeniería rápida y técnicas relacionadas. Empresas como Rakuten, Cisco, y Moody's confíe en LangChain para los flujos de trabajo empresariales críticos.
Cada plataforma aporta sus propias fortalezas y limitaciones, y se adapta a diferentes necesidades y preferencias según el caso de uso.
Área de juegos OpenAI simplifica las pruebas rápidas con herramientas integradas que agilizan las revisiones. Sin embargo, su funcionalidad está vinculada exclusivamente al ecosistema de OpenAI, por lo que los resultados se evalúan manualmente. Esto la convierte en una buena opción para los equipos que invierten mucho en modelos de OpenAI, pero es menos práctica para los flujos de trabajo en los que participan varios proveedores.
Cadena Lang (Lang Smith) destaca por su amplio soporte para múltiples proveedores e integraciones de herramientas avanzadas, como el Model Context Protocol (MCP), que conecta sistemas externos sin problemas. Otro punto destacado es el LangChain Hub, que ofrece acceso a una biblioteca de instrucciones creadas por la comunidad, lo que ahorra a los desarrolladores el esfuerzo de empezar desde cero. Dicho esto, su versatilidad viene acompañada de una complejidad añadida y de un enfoque basado en el SDK. Las opciones de implementación son flexibles y se adaptan a configuraciones en la nube, híbridas y autohospedadas, una característica esencial para las empresas con políticas estrictas de residencia de datos.
Capa Prompt prioriza la colaboración interfuncional con un panel visual fácil de usar y herramientas de depuración sólidas. Sin embargo, los usuarios deben mantener cuentas externas con los proveedores de LLM. Según su documentación, PromptLayer se describe como «la plataforma más popular para la gestión, la colaboración y la evaluación rápidas». También ofrece un soporte rápido a través de su activa comunidad de Discord, lo que facilita la resolución de problemas en tiempo real.
En lo que respecta a los precios, cada plataforma adopta un enfoque diferente: OpenAI emplea precios de token basados en el uso, LangSmith ofrece planes de implementación por niveles y PromptLayer proporciona herramientas para analizar y administrar los gastos. Estas estructuras de precios influyen no solo en el costo, sino también en la forma en que los usuarios interactúan con cada plataforma y brindan soporte a cada plataforma.
La participación de la comunidad también varía: PromptLayer fomenta la interacción en tiempo real a través de Discord, OpenAI se beneficia de su amplio ecosistema, que incluye Libro de cocina de OpenAI, y LangChain hace hincapié en el desarrollo colaborativo a través de GitHub y LangChain Hub.
Terminemos con una comparación de las plataformas discutidas.
Prompts.ai se destaca como una solución sólida para las empresas, ya que ofrece orquestación en más de 35 modelos, herramientas FinOps integradas y un seguimiento avanzado de las interacciones de LLM. Su CMS Visual Prompt facilita la gestión de las solicitudes, lo que permite a los equipos versionar y actualizar las plantillas sin tocar el código de la aplicación. Al centralizar los flujos de trabajo, la plataforma fomenta la colaboración entre los equipos y, al mismo tiempo, brinda a los desarrolladores el control a través de su SDK. Para las empresas que necesitan una supervisión y una gestión de costes detalladas, Prompts.ai es una opción lista para la producción.
Por otro lado, Área de juegos OpenAI brilla en escenarios centrados en las pruebas individuales y la creación rápida de prototipos. Su simplicidad y accesibilidad lo hacen ideal para explorar las capacidades del modelo con una configuración mínima.
LangChain se emparejó con LangSmith ofrece potentes flujos de trabajo de varios pasos y una observabilidad detallada. Con estándares de cumplimiento como la HIPAA, el SOC 2 de tipo 2 y el RGPD, está diseñado para las necesidades de producción de nivel empresarial y funciona a la perfección en todos los marcos.
Del mismo modo, Prompts.ai simplifica la administración rápida con un panel visual fácil de usar, lo que facilita la colaboración de los equipos no técnicos. Al mismo tiempo, su SDK garantiza que los desarrolladores mantengan el control del proceso.
La elección de la plataforma adecuada depende de la experiencia técnica de su equipo, de las necesidades de seguridad y de si se centra en la experimentación con un solo modelo o en la organización de varios proveedores.
La ingeniería rápida implica crear y ajustar las instrucciones textuales, o instrucciones, que dirigen los modelos lingüísticos extensos (LLM) para producir respuestas precisas y relevantes. Un mensaje bien diseñado sienta las bases al proporcionar un contexto claro, instrucciones detalladas y ejemplos específicos, lo que permite a la IA comprender mejor la tarea en cuestión y ofrecer resultados más precisos.
Este proceso desempeña un papel fundamental en la mejora del rendimiento de la IA, ya que influye en la calidad, la eficiencia y la coherencia de los resultados del modelo. Las indicaciones cuidadosamente diseñadas pueden minimizar los errores, garantizar que los resultados coincidan con los objetivos previstos y hacer que el uso de los tokens sea más eficiente, lo que, en última instancia, reduce los costos y mejora los tiempos de respuesta. Al perfeccionar la habilidad de la ingeniería rápida, los usuarios pueden aprovechar todas las capacidades de los sistemas de inteligencia artificial para una amplia gama de aplicaciones, incluidas la creación de contenido, la automatización y la toma de decisiones.
Prompts.ai reduce drásticamente los gastos de IA al dirigir automáticamente las tareas al modelo más rentable. Su motor inteligente de selección de modelos permite pasar sin problemas de opciones de gama alta, como el GPT-4, a alternativas más económicas cuando es necesario, lo que ayuda a las empresas a reducir los costos relacionados con la IA hasta en 98%. Un panel de costes en tiempo real proporciona una visibilidad clara del uso de los tokens, mostrados en dólares (por ejemplo, 12.345,67 dólares), y permite a los administradores establecer límites de gasto, garantizando el control financiero y evitando excedentes inesperados.
Más allá del ahorro de costos, Prompts.ai optimiza los flujos de trabajo de IA con una plataforma unificada que admite Más de 35 grandes modelos lingüísticos. Ofrece plantillas prediseñadas, herramientas de orquestación y funciones de administración centralizadas para la creación rápida, el seguimiento de las versiones y la supervisión del cumplimiento. Al eliminar la necesidad de integraciones personalizadas, esta plataforma acelera el desarrollo y garantiza que todas las solicitudes cumplan con los estándares de nivel empresarial.
LangChain es un marco de código abierto creado para agilizar el desarrollo de flujos de trabajo de IA avanzados. Funciona con componentes modulares como Agentes para la toma de decisiones, Herramientas para ejecutar tareas específicas, y Memoria para retener el contexto a lo largo de las interacciones. Estos elementos permiten a los desarrolladores diseñar canales flexibles y dinámicos, lo que elimina la necesidad de utilizar scripts rígidos y codificados.
Un punto culminante clave de LangChain es Gráfico de largo, que presenta funciones como la bifurcación, el bucle y la lógica condicional. Esto permite que los flujos de trabajo vayan más allá de las secuencias lineales básicas y aborden tareas más complejas y matizadas. Complementar esto es Lang Smith, una plataforma integrada diseñada para monitorear, depurar y administrar conjuntos de datos, lo que garantiza un desarrollo eficiente y un ajuste preciso de los sistemas de IA. En conjunto, estas funciones convierten a LangChain en una solución poderosa para convertir indicaciones simples en aplicaciones de inteligencia artificial escalables y de alto rendimiento.
