Pay As You GoPrueba gratuita de 7 días; no se requiere tarjeta de crédito
Para 2026, la gestión de los costes de la IA se ha convertido en una de las principales prioridades de las empresas. Con modelos como el GPT-4 Turbo y el Claude 3 Opus que cuestan hasta 75 dólares por millón de fichas, los gastos pueden salirse de control rápidamente y alcanzar 45.000$ al mes para aplicaciones de tamaño mediano y De 6 a 12 millones de dólares al año para grandes empresas. Para abordar este problema, plataformas como Prompts.ai, la plataforma B y la plataforma C ofrecen soluciones para reducir los costos mediante la orquestación unificada, la automatización y la optimización de la infraestructura. Entre las principales conclusiones se incluyen:
Estas plataformas agilizan los flujos de trabajo, reducen los gastos y garantizan el cumplimiento, lo que ayuda a las empresas a mantener el rendimiento sin salirse del presupuesto.
La elección de la plataforma adecuada depende de las necesidades de su organización, ya sea para reducir los costos, mejorar los flujos de trabajo o administrar el cumplimiento de manera efectiva.
Comparación de plataformas de ahorro de costos de IA en 2026: Prompts.ai frente a la plataforma B frente a la plataforma C
Prompts.ai reúne más de 35 de los modelos de grandes lenguajes más avanzados, como GPT-5, Claude, LLama y Gemini, en una plataforma de orquestación unificada. Al eliminar la necesidad de contratos y suscripciones con varios proveedores, permite a las organizaciones reducir los costos del software de inteligencia artificial hasta en un 98%. La plataforma funciona con un sistema de pago por uso que utiliza créditos TOKN, lo que garantiza que los usuarios solo paguen por lo que utilizan, sin comisiones mensuales recurrentes.
Prompts.ai ofrece ahorros del 30 al 50% mediante la optimización automatizada de los recursos, que ajusta los recursos de procesamiento, almacenamiento y red a las necesidades exactas de la organización. Las implementaciones comprobadas han demostrado un ahorro anual de 3,5 millones de dólares al aplicar estas optimizaciones a las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de inteligencia artificial. La capa FinOps de la plataforma proporciona un seguimiento detallado de los costes, lo que permite a los equipos identificar las anomalías y ajustar los gastos de forma granular, ya sea mediante un token, una inferencia o una llamada a la API.
Los controles de costos en tiempo real ayudan a evitar sobrecostos presupuestarios al establecer límites de gastos para equipos y proyectos. El escalado automatizado de la GPU durante las horas punta y baja reduce la latencia hasta en un 75%, a la vez que reduce los gastos de servicios de inteligencia artificial en la nube. En el caso de las canalizaciones basadas en Kubernetes, Prompts.ai automatiza el uso de instancias puntuales y la programación de cargas de trabajo, agrupando las cargas de trabajo de manera eficiente en instancias rentables sin comprometer el rendimiento del modelo. Sus capacidades de integración sin fisuras también garantizan la compatibilidad con la infraestructura existente.
Prompts.ai se conecta fácilmente con plataformas como AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, AWS Lambda, Amazon EC2, Snowflake y Datadog, lo que permite flujos de trabajo fluidos en toda la configuración actual. Admite flujos de datos en tiempo real para modelos lingüísticos de gran tamaño y automatiza el aprovisionamiento, lo que facilita a los desarrolladores la integración de herramientas de supervisión como Datadog o la escalabilidad de los puntos finales de inferencia durante los picos de tráfico. Estas integraciones no solo mejoran la asignación de recursos, sino que también minimizan la sobrecarga operativa. Al permitir comparar modelos en paralelo, los equipos pueden seleccionar la opción más rentable para sus necesidades, mientras que los flujos de trabajo rápidos y unificados eliminan la molestia de tener que hacer malabares con varias herramientas.
Más allá del ahorro de costos y la integración, Prompts.ai incluye herramientas de gobierno que garantizan un seguimiento preciso de los costos y el cumplimiento de las normas reglamentarias. Funciones como el etiquetado virtual para la asignación de costos y la detección de anomalías basada en el aprendizaje automático funcionan sin necesidad de cambiar la infraestructura existente. La plataforma admite modelos innovadores y cumple con normativas como el RGPD en entornos multinube, lo que garantiza una gestión de costes auditable. Cada interacción de la IA se registra, lo que proporciona a las empresas una visibilidad completa del uso del modelo, las actividades del equipo y la gestión de datos.
Prompts.ai está diseñado para gestionar las crecientes cargas de trabajo de IA con facilidad, ya que admite configuraciones multinube que se escalan sin esfuerzo. Las organizaciones pueden incorporar nuevos modelos, usuarios y equipos en cuestión de minutos sin interrumpir los flujos de trabajo actuales. Su arquitectura está diseñada para despliegues de nivel empresarial y es capaz de gestionar más de 100 000 cambios de producción y, al mismo tiempo, mantener un rendimiento constante. Esto la convierte en una solución ideal para las empresas que están pasando de proyectos piloto a pequeña escala a operaciones de IA a gran escala en varios departamentos.
La plataforma B está diseñada para reducir los costos de la IA al asumir tareas repetitivas mediante la automatización. En lugar de concentrarse únicamente en los ajustes de la infraestructura, utiliza la IA de agencia para gestionar actividades que requieren mucho tiempo, como la investigación, la entrada de datos y las actualizaciones de CRM. Esto permite a los equipos centrarse en un trabajo más impactante y, al mismo tiempo, reducir los costos operativos.
Al automatizar los procesos manuales, la plataforma B reduce significativamente los gastos. Su IA de agencia funciona de forma autónoma, reaccionando a las señales de compra en tiempo real en lugar de basarse en estrategias rígidas. Esto le permite identificar clientes potenciales cualificados y elaborar mensajes personalizados de forma eficaz. Las empresas que utilizan este sistema han registrado una caída de hasta un 90% en los costes de despliegue de la IA [3].
La plataforma B actúa como un centro de control centralizado para gestionar las cargas de trabajo de IA en varias infraestructuras, incluidas las plataformas SaaS, las VPC en la nube, los sistemas locales e incluso los entornos aislados. Compatible con GPU, CPU y TPU, no requiere configuraciones especializadas. La plataforma se integra perfectamente con las herramientas de IA existentes a través de una interfaz de usuario, un SDK y una CLI intuitivos, lo que facilita la creación y configuración de modelos. Este enfoque permite a las organizaciones mejorar sus configuraciones actuales sin necesidad de realizar grandes cambios en la infraestructura.
La plataforma garantiza el cumplimiento mediante la automatización de la recopilación de pruebas y la aplicación de políticas en tiempo real en todos los entornos de nube. Al utilizar herramientas de políticas convertidas en código, como OPA, HashiCorp Sentinel y AWS Config, incorpora la gobernanza en los procesos de CI/CD e IaC. La detección automatizada de desviaciones compara la infraestructura activa con los estados declarados, detectando y solucionando los problemas de seguridad o los recursos no gestionados. Cada artefacto modelo está vinculado a su ID de confirmación de Git y a su ID de plan de Terraform, lo que crea un registro de auditoría detallado. Dado que el 69% de los proyectos de IA no se implementan debido a obstáculos de integración y gobernanza [3], estas funciones ayudan a evitar acciones no autorizadas y a mantener los estándares regulatorios.
La plataforma B proporciona un plano de control unificado para gestionar las configuraciones de IA multinube. Simplifica la escalabilidad al estandarizar las funciones y el etiquetado de IAM y, al mismo tiempo, utilizar bucles de reconciliación para optimizar los recursos para las crecientes cargas de trabajo. Dado que el 94% de las organizaciones considera que la orquestación de los procesos es la clave del éxito de la IA [3], este sistema optimizado permite pasar de pequeños proyectos piloto a despliegues empresariales a gran escala sin añadir una complejidad innecesaria. Su enfoque centralizado garantiza la preparación para adoptar medidas de ahorro de costes a medida que se amplíen las operaciones.
La plataforma C se centra en reducir los costos mediante la optimización de la capa de infraestructura. Emplea Fraccionamiento y procesamiento por lotes de GPU para aprovechar al máximo los recursos de la GPU. Al agrupar varias cargas de trabajo, aumenta el rendimiento y garantiza que las empresas solo paguen por los recursos que utilizan activamente, en lugar de mantener la capacidad no utilizada.
Esta plataforma reduce los gastos mediante instancias puntuales y escalado automático. El escalado automático minimiza los recursos informáticos durante los períodos de inactividad, lo que resulta ideal para las empresas con demandas de IA fluctuantes. En lugar de depender de los costosos precios por token, ofrece un modelo predecible de precios por minuto, lo que hace que los costos sean más manejables a medida que aumenta el uso. Además, al colocar la inferencia de la GPU en los puntos de presencia de telecomunicaciones, se elimina la necesidad de contar con varios proveedores externos, lo que simplifica la integración y reduce los costos asociados. Estas funciones se alinean con una estrategia de implementación flexible para adaptarse a las diversas necesidades empresariales.
La plataforma C usa un arquitectura que prioriza la computación que admite la implementación en GPU, CPU y TPU. Su plano de control unificado permite una orquestación perfecta de las cargas de trabajo de IA en las plataformas SaaS, las VPC en la nube, las configuraciones locales e incluso los entornos aislados, todo ello sin depender de un proveedor. Este enfoque permite a las organizaciones aprovechar su infraestructura existente y, al mismo tiempo, acceder a una biblioteca de modelos y flujos de trabajo prediseñados. La plataforma optimiza las operaciones al eliminar la necesidad de configuraciones complejas.
La plataforma incluye controles integrados para gestionar tareas como el procesamiento de información personal, el consentimiento para la grabación de llamadas y los requisitos de residencia de datos. Su arquitectura de pila unificada simplifica el cumplimiento al mantener los estándares reglamentarios sin añadir complejidad adicional. Al consolidar las funciones de gobierno en una sola plataforma, las empresas pueden satisfacer las necesidades de cumplimiento de manera eficiente y mantener los costos bajo control.
Al seleccionar una plataforma, es fundamental sopesar las ventajas y desventajas para aprovechar al máximo la inversión en IA. Basándose en estrategias de ahorro de costes anteriores, en esta sección se examinan las áreas clave en las que las plataformas difieren.
Reducción de costos: El enrutamiento de modelos inteligentes puede reducir los costos entre un 40 y un 60% al desviar las consultas más simples a modelos más asequibles, como DeepSeek o Gemini Flash. Además, el uso del almacenamiento rápido en caché para tareas repetitivas puede ahorrar entre un 75 y un 90%. Por ejemplo, a finales de 2025, un equipo redujo sus gastos mensuales en un 75%, pasando de 12 400 a 2 100 dólares, al redirigir las consultas a modelos rentables.
Capacidades de integración: Las plataformas que ofrecen amplios conectores (algunas de las cuales admiten más de 70 bases de datos vectoriales y más de 100 fuentes de ingesta de datos) son altamente adaptables a los sistemas existentes. Sin embargo, estas capas abstractas pueden introducir entre un 15 y un 25% de latencia en comparación con las llamadas directas a modelos, lo que podría ser un problema para las aplicaciones en tiempo real.
«Una plataforma de orquestación es significativamente menos eficaz sin un 'depurador de ideas sobre la AI'».
Gobernanza y cumplimiento: Para las industrias con regulaciones estrictas, las plataformas que incluyen pistas de auditoría, herramientas de explicación y controles de residencia de datos son vitales. La decisión a menudo se reduce a equilibrar la flexibilidad con el control. Las soluciones que se pueden alojar automáticamente proporcionan una mayor privacidad, pero exigen más experiencia técnica, mientras que las plataformas SaaS ofrecen comodidad a costa de la soberanía de los datos. Estas consideraciones de gobernanza tienen un impacto significativo en la escalabilidad en el uso práctico.
Escalabilidad: Los modelos de precios basados en la ejecución suelen ser más económicos para los flujos de trabajo complejos de IA a medida que aumentan las cargas de trabajo, mientras que funciones como la persistencia del estado y la ejecución duradera, utilizadas por OpenAI para Codex en producción, permiten a los agentes gestionar tareas de larga duración sin perder el contexto. Por el contrario, los marcos más pequeños son más adecuados para los despliegues periféricos, incluso si carecen de algunas funciones de nivel empresarial.
En última instancia, el éxito en 2026 dependerá de qué tan bien alinee las capacidades de la plataforma con sus necesidades específicas en cuanto a costos, integración, cumplimiento y escalabilidad.
«Los equipos que ganen en 2025 no ganan porque tengan mejores modelos de IA. Ganan porque son implacables en lo que respecta a los costes».
- Daniela Rusanovschi, ejecutiva sénior de cuentas de Index.dev
La elección de la plataforma adecuada para maximizar el ahorro de costos y optimizar las operaciones en 2026 depende en gran medida del tamaño y de las necesidades específicas de su organización. Las estrategias analizadas, que van desde la orquestación unificada hasta el enrutamiento mediante modelos inteligentes, son fundamentales para las plataformas diseñadas para soportar flujos de trabajo de IA sin interrupciones. Para las grandes empresas, las capas de orquestación que ofrecen una gobernanza centralizada, el seguimiento de los tokens y la gestión de proveedores son esenciales para coordinar varios equipos y mantener el cumplimiento. Por otro lado, las pequeñas y medianas empresas suelen encontrar más valor en el uso de modelos y herramientas más pequeños y especializados diseñados para tareas específicas, como el procesamiento de facturas o la previsión de la demanda, sin la complejidad de las integraciones a gran escala.
El control de costos sigue siendo la fuerza impulsora de la eficiencia operativa. Como señala Rob Strechay, analista, «la optimización de los costos de la IA se convierte en la prioridad #1: el ROI, no la exageración, determinará qué proyectos de IA sobrevivirán». Estas estrategias de optimización allanan el camino para enfoques personalizados que se adaptan a las organizaciones de todos los tamaños.
Para los equipos más pequeños, se pueden lograr ahorros inmediatos con un almacenamiento en caché rápido y un enrutamiento de modelos sencillo. Sin embargo, las operaciones de gran volumen se benefician más de las técnicas avanzadas, como el almacenamiento en caché semántico y el enrutamiento inteligente, que garantizan que los modelos premium se reserven para tareas complejas. Las empresas que gestionan iniciativas de IA a gran escala necesitan herramientas de gobierno sólidas, como alertas presupuestarias, registros de auditoría y sistemas de aprobación simbólica, para mantener los gastos bajo control. Cabe destacar que, si bien la tecnología representa solo el 20% del valor de una iniciativa de inteligencia artificial, el rediseño de los flujos de trabajo proporciona el 80% restante, por lo que los ajustes operativos son igualmente críticos.
En una era en la que la rentabilidad no es negociable, adoptar la soberanía de la IA (ejecutar modelos en infraestructuras privadas) ofrece a las organizaciones una forma de reducir los gastos y, al mismo tiempo, proteger los datos confidenciales. Las plataformas que prosperarán en 2026 serán aquellas que se integren a la perfección con los flujos de trabajo operativos, lo que supondrá un ahorro real de costes y, al mismo tiempo, mantendrá los estándares de rendimiento y cumplimiento.
Prompts.ai ayuda a las empresas a reducir los gastos de IA mediante enrutamiento rápido inteligente y optimización del flujo de trabajo. Al asignar las tareas más sencillas a modelos menos costosos y reservar los modelos avanzados para trabajos más exigentes o críticos, este enfoque ayuda a reducir las tarifas basadas en fichas. En promedio, las empresas han registrado ahorros de aproximadamente el 6,5%.
La plataforma también incluye herramientas como el seguimiento de costos en tiempo real, el acceso a más de 35 modelos de IA y el enrutamiento basado en reglas para simplificar los procesos. Funciones como las API unificadas para administrar varios proveedores y las estrategias de almacenamiento en caché que reutilizan los resultados anteriores ayudan a minimizar aún más el consumo de recursos y los costos. Estas herramientas garantizan que los flujos de trabajo de la IA sigan siendo eficientes y rentables, a la vez que mantienen un alto rendimiento.
Prompts.ai brilla con su Herramientas de orquestación centradas en la IA, diseñado para agilizar los flujos de trabajo en una variedad de modelos, conjuntos de datos y aplicaciones de IA. Entre sus características más destacadas se incluyen seguimiento de costos en tiempo real y el cumplimiento de normas de seguridad estrictas, como el SOC 2 de tipo II y la HIPAA. Al ser compatible con más de 35 modelos de IA, es una opción sólida para las empresas que desean mejorar las operaciones impulsadas por la IA y, al mismo tiempo, mantener los costos y la seguridad bajo control.
Por el contrario, otras plataformas suelen abordar objetivos de automatización más amplios. Algunas sobresalen en automatización sin código, que ofrece amplias integraciones de aplicaciones para equipos no técnicos que gestionan diversos flujos de trabajo. Otros dan prioridad gestión segura del flujo de trabajo de IA, centrándose en reducir la proliferación de herramientas, simplificar los procesos y ofrecer una visibilidad exhaustiva de los costos.
Prompts.ai es especialmente adecuado para las empresas que necesitan soluciones de flujo de trabajo de IA eficientes, seguras y económicas, mientras que las plataformas alternativas podrían servir mejor a quienes tienen requisitos generales de automatización o cumplimiento de nichos.
La gobernanza y el cumplimiento desempeñan un papel crucial a la hora de seleccionar la plataforma de ahorro de costes de IA adecuada. Garantizan que sus flujos de trabajo de IA cumplan con los estándares legales, éticos y organizativos, lo cual es clave para proteger los datos confidenciales, evitar multas y mantener la confianza.
Un marco de gobierno sólido permite a las empresas supervisar y gestionar las operaciones de IA de manera eficiente. Garantiza el cumplimiento de las políticas y, al mismo tiempo, mantiene los costos bajo control. Este enfoque reduce el riesgo de uso indebido de los recursos y alinea las iniciativas de inteligencia artificial con los objetivos empresariales y las exigencias normativas. Al priorizar la gobernanza, las organizaciones pueden mitigar los riesgos y, al mismo tiempo, lograr una mayor eficiencia y ahorros de costos.
