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Ingeniería rápida es ahora una habilidad fundamental para aprovechar la IA de manera efectiva. En 2025, herramientas como Prompts.ai, Agenta, y Cadena LANG lideran el camino al simplificar los flujos de trabajo, ofrecer transparencia en los costos y permitir operaciones de IA seguras y a gran escala. Estas plataformas se adaptan a diversas necesidades, incluidas las capacidades multimodales, la optimización en tiempo real y las funciones de cumplimiento avanzadas. Este es un desglose rápido de las principales herramientas:
Cada herramienta aborda desafíos específicos en los flujos de trabajo de la IA, desde la gestión de los costos hasta la garantía del cumplimiento normativo. A continuación se muestra un Comparación rápida para ayudarlo a elegir el más adecuado para sus necesidades.
Estas herramientas permiten a los equipos optimizar los flujos de trabajo de la IA, optimizar los costos y mantener operaciones seguras y conformes con las normas. Elija en función del tamaño, la experiencia técnica y los requisitos específicos de su organización.
Prompts.ai es un plataforma de orquestación de IA de nivel empresarial diseñado para simplificar y unificar el acceso a más de 35 modelos lingüísticos de gran tamaño líderes dentro de una interfaz única y segura. Aborda la creciente complejidad de administrar múltiples herramientas de inteligencia artificial, lo que reduce los costos y, al mismo tiempo, mantiene una gobernanza estricta. Mediante la integración de modelos como GPT-5, Claude, LLama y Gemini, Prompts.ai elimina la molestia de tener que hacer malabares con varias interfaces, lo que hace que la administración de proveedores sea perfecta.
Esta plataforma adopta un enfoque práctico para impulsar la ingeniería al combinar selección de modelos, automatización del flujo de trabajo y administración de costos en un proceso simplificado. Los equipos pueden concentrarse en crear indicaciones eficaces sin preocuparse por la infraestructura técnica subyacente. Con el potencial de reducir los costos del software de inteligencia artificial hasta en un 98%, Prompts.ai es una solución atractiva para las empresas de la lista Fortune 500 que gestionan grandes presupuestos de inteligencia artificial.
Prompts.ai proporciona acceso a más de 35 modelos lingüísticos de gran tamaño, incluidos nombres conocidos como GPT-5, Grok-4, Claude, LLama, Gemini, Flux Pro y Kling. Esta amplia biblioteca permite a los ingenieros más rápidos experimentar con varios modelos y comparar su rendimiento uno al lado del otro, todo ello en una sola plataforma, sin necesidad de hacer malabares con varias claves de API o plataformas.
La plataforma va más allá de la simple integración de API. Cada modelo conserva todas sus capacidades y, al mismo tiempo, se beneficia de las funciones de control y seguimiento de costos de Prompts.ai. Esta configuración permite a los usuarios aprovechar los puntos fuertes únicos de los diferentes modelos, ya sea el razonamiento avanzado del GPT-5, el énfasis de Claude en la seguridad o las capacidades multimodales de Gemini, sin comprometer la seguridad ni el control de los costos.
Prompts.ai aborda el tema de la transparencia de los costos con su capa FinOps incorporada, que rastrea cada token utilizado y vincula el gasto directamente con los resultados. Esta función es cada vez más importante a medida que aumentan los presupuestos de IA; por ejemplo, el gasto medio mensual en IA pasó de 63 000$ en 2024 a 85 500$ en 2025, y casi la mitad de las organizaciones gastan más de 100 000$ al mes en infraestructuras o servicios de IA.
La plataforma presenta un sistema de créditos TOKN de pago por uso, que elimina la necesidad de pagar cuotas de suscripción recurrentes al alinear los costos con el uso real. Este enfoque es especialmente valioso si se lo compara con las normas del sector, según las cuales el 15% de las empresas carecen de un seguimiento formal de los costos mediante IA y el 57% recurre a métodos manuales. Con Prompts.ai, las organizaciones se benefician de las alertas presupuestarias automatizadas y de la optimización de costes, lo que se suma al 90% de las empresas que utilizan herramientas de terceros que informan con confianza en el seguimiento de los costes.
Prompts.ai incorpora registros de auditoría y gobierno de nivel empresarial en sus flujos de trabajo, abordando los problemas de seguridad que a menudo disuaden a las grandes organizaciones de adoptar plenamente las herramientas de inteligencia artificial. Los datos confidenciales permanecen bajo el control de la organización, lo que proporciona el nivel de seguridad que requieren los sectores regulados y las empresas incluidas en la lista Fortune 500.
La plataforma garantiza el cumplimiento mediante el registro de todas las interacciones de la IA, lo que permite el mantenimiento de registros detallados con fines reglamentarios. Esta función es particularmente importante para las industrias con requisitos estrictos de gobernanza de datos, donde cada interacción de la IA debe ser totalmente rastreable y responsable.
Prompts.ai fomenta la colaboración a través de una comunidad global y de «Time Savers», que se pueden compartir y crear por expertos. Este componente social lo diferencia de los servicios básicos de agregación de modelos, ya que crea un ecosistema en el que las mejores prácticas se difunden de forma natural entre los equipos y las organizaciones.
La plataforma también ofrece un Programa de certificación rápida de ingenieros, equipando a las organizaciones con expertos internos que pueden impulsar las estrategias de adopción de la IA. Esto garantiza que los equipos no solo tengan acceso a herramientas potentes, sino también a las habilidades necesarias para utilizarlas de forma eficaz. Añadir nuevos modelos, usuarios o equipos lleva solo unos minutos, lo que hace que la escalación sea un proceso fluido sin el caos típico de administrar varias herramientas de inteligencia artificial.
Las funciones del espacio de trabajo en equipo mejoran aún más la colaboración, lo que permite que varios usuarios trabajen juntos en un desarrollo rápido. Con el control de versiones y las opciones para compartir, los conocimientos se comparten fácilmente entre los equipos, lo que evita los silos y acelera la creación de instrucciones eficaces. Este entorno colaborativo ayuda a las organizaciones a desarrollar la experiencia institucional en torno a las mejores prácticas de IA.
A continuación, analizaremos el enfoque de Agenta para la ingeniería rápida.
Agenta es un plataforma LLMOps de código abierto diseñado con una mentalidad que prioriza el código, incorporando los principios de la ingeniería de software al mundo de la ingeniería rápida. Este enfoque combina herramientas de evaluación sólidas con una seguridad de nivel empresarial, lo que lo hace especialmente atractivo para las organizaciones que priorizan tanto la adaptabilidad como el cumplimiento en sus flujos de trabajo de IA.
La principal fortaleza de la plataforma reside en su entorno de desarrollo integrado para aplicaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM). Permite a los equipos crear, probar e implementar soluciones de IA sin problemas y, al mismo tiempo, cumplir con las prácticas de desarrollo conocidas. Al ofrecer un espacio de trabajo unificado, Agenta simplifica el proceso, a menudo complejo, de administrar múltiples herramientas de inteligencia artificial, y abarca todo, desde la creación inmediata hasta la implementación en producción.
Agenta trabaja con principales proveedores de modelos como IA abierta, Antrópico, y CoHERE, garantizando que los equipos tengan la libertad de elegir el mejor modelo para tareas específicas sin estar vinculados a un solo proveedor. Esta flexibilidad permite a las organizaciones adaptar sus estrategias de IA en función del costo, el rendimiento o los requisitos únicos del proyecto.
La plataforma Diseño nativo de OpenTelemetry y neutral respecto al proveedor facilita a los equipos cambiar de proveedor de LLM o enviar rastreos a varios backends simultáneamente. Esta adaptabilidad es crucial para optimizar los flujos de trabajo en varios proyectos.
Además, Agenta se integra perfectamente con marcos como LangChain, LangGraph y PyDanticAI. Estas integraciones permiten a los equipos maximizar sus inversiones actuales y, al mismo tiempo, aprovechar las poderosas herramientas de evaluación y gestión de Agenta. En conjunto, estas funciones crean una experiencia de desarrollo coherente y eficiente.
Agenta revoluciona la ingeniería rápida al tratar las solicitudes como código, lo que permite el control de versiones para realizar un seguimiento de los cambios y gestionar varias iteraciones de mensajes. Este enfoque aporta estructura y claridad a lo que suele ser un proceso caótico.
La plataforma Prompt Playground permite a los usuarios comparar los resultados de más de 50 LLM simultáneamente, lo que elimina la necesidad de realizar tediosas pruebas manuales. Esta función acelera la optimización y ayuda a los equipos a identificar rápidamente los modelos con mejor rendimiento para tareas específicas.
Con plantillas prediseñadas y herramientas de evaluación sistemática que combinan métricas automatizadas con comentarios humanos, los equipos pueden implementar aplicaciones de LLM en cuestión de minutos. Este proceso simplificado es particularmente valioso para las organizaciones que trabajan con plazos ajustados.
El 15 de enero de 2024, Agenta logró Certificación SOC2 tipo I, lo que subraya su compromiso con normas de seguridad rigurosas. Esta certificación cubre todos los aspectos de la plataforma, incluida la administración rápida, las herramientas de evaluación, las funciones de observabilidad y las implementaciones de flujos de trabajo.
«Nos complace anunciar que Agenta ha obtenido la certificación SOC2 de tipo I, lo que confirma nuestro compromiso de proteger sus datos de desarrollo de LLM con controles de seguridad de nivel empresarial». - Mahmoud Mabrouk, Agenta
Las medidas de seguridad de Agenta incluyen cifrado de datos (tanto en tránsito como en reposo), control de acceso y autenticación, supervisión de la seguridad, respuesta a incidentes, respaldo y recuperación ante desastres, y evaluaciones de seguridad periódicas. Estos controles garantizan que la plataforma cumpla con los estrictos requisitos de cumplimiento de los equipos empresariales.
La plataforma también está trabajando para Certificación SOC2 tipo II, que validará aún más la eficacia operativa de sus medidas de seguridad a lo largo del tiempo. Este compromiso continuo pone de relieve la dedicación de Agenta a la hora de ofrecer una protección de datos sólida en todas las etapas del desarrollo de la IA.
LangChain es un marco diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA totalmente funcionales. Proporciona las herramientas y los componentes esenciales necesarios para crear soluciones sólidas impulsadas por la inteligencia artificial listas para su uso en el mundo real.
La configuración modular del marco permite a los desarrolladores vincular varios componentes, lo que permite el razonamiento avanzado, la recuperación de datos y los flujos de trabajo de varios pasos. Esto lo hace especialmente útil para los equipos que están pasando de la experimentación a las aplicaciones listas para la producción.
El enfoque independiente del modelo de LangChain permite una integración perfecta con una variedad de proveedores de modelos lingüísticos. Los desarrolladores pueden trabajar con modelos de OpenAI, Anthropic, Google, Cohere y varias opciones de código abierto. Además, LangChain admite despliegues locales a través de herramientas como Cara abrazada Transformadores y otros motores de inferencia. Esta flexibilidad es ideal para las organizaciones que priorizan la privacidad de los datos o que buscan administrar los costos de las API de manera efectiva.
LangChain simplifica la creación de flujos de trabajo de IA de varios pasos a través de su abstracción en cadena. Los desarrolladores pueden vincular plantillas de mensajes, modelos de llamadas, pasos de procesamiento de datos y herramientas externas. Su gestión de la memoria garantiza la preservación del contexto en todas las interacciones, mientras que los conectores integrados para servicios como la búsqueda en la web, las bases de datos, las API y los sistemas de archivos mejoran considerablemente su funcionalidad. Estas funciones facilitan la transición de la creación de prototipos a sistemas totalmente operativos.
Si bien LangChain ofrece potentes capacidades de automatización, se queda corto en áreas como la seguridad y la auditabilidad de nivel empresarial. Por ejemplo, el marco carece de herramientas de auditoría integradas, lo que plantea desafíos para las organizaciones de sectores regulados, como la salud y las finanzas. Las empresas con necesidades de cumplimiento estrictas suelen optar por flujos de trabajo personalizados en lugar de confiar únicamente en LangChain. Además, su naturaleza de «caja negra» puede complicar la depuración y dificultar el seguimiento de los errores, la recuperación rápida y garantizar la fiabilidad en entornos de alto riesgo.
Estos desafíos destacan que, si bien LangChain es una herramienta excelente para la creación rápida de prototipos, las organizaciones con requisitos de cumplimiento estrictos pueden necesitar implementar medidas de gobierno adicionales para cumplir con sus requisitos.
PromptLayer destaca por su enfoque en la seguridad y el cumplimiento, lo que lo convierte en una excelente opción para manejar datos confidenciales. Al registrar cada solicitud y respuesta de la API, crea un registro de auditoría completo, lo que permite un análisis detallado del uso y mejora el rendimiento rápido.
Basada en este marco seguro, la plataforma también facilita una colaboración fluida y eficaz en equipo.
Con herramientas diseñadas para mejorar el trabajo en equipo y, al mismo tiempo, mantener el cumplimiento, PromptLayer es particularmente ventajoso para las organizaciones que operan bajo estrictos requisitos reglamentarios o que priorizan la transparencia de los datos en sus flujos de trabajo de IA.
En el mundo actual, donde la seguridad y la eficiencia no son negociables, Lilypad se destaca al priorizar principios que dan prioridad a la seguridad en ingeniería rápida. Es una plataforma diseñada para organizaciones que administran datos confidenciales y operan bajo estrictos requisitos de cumplimiento. Al adoptar la mentalidad de «asumir una infracción», Lilypad coloca varias defensas en capas para proteger tanto su infraestructura como los datos de los clientes.
Las medidas de seguridad de Lilypad abordan la creciente necesidad de protección de datos en flujos de trabajo de IA. Aplica la autenticación de dos factores o con clave de acceso para servicios externos como Google Workspace y GitHub, lo que garantiza que solo los usuarios autorizados tengan acceso. La plataforma también emplea herramientas de confianza cero y una gestión de acceso privilegiado para controlar estrictamente el acceso a los datos.
Los datos confidenciales, como las contraseñas de los clientes, se cifran y se implementan firewalls en todos los sistemas para filtrar el tráfico entrante. Los servicios internos y el acceso administrativo se protegen aún más mediante redes privadas virtuales (VPN), lo que añade una barrera adicional para los usuarios no autorizados.
Para proteger los datos durante la transmisión, Lilypad emplea certificados TLS/SSL universales, incluido ECC TLS para las comunicaciones de Cloudflare, y aplica el HSTS en todos los dominios. Además, los registros DNS se autentican mediante DNSSEC, lo que garantiza un entorno de comunicación seguro.
La infraestructura de Lilypad está diseñada para ser confiable e incluye monitoreo automático, equilibrio de carga y replicación de bases de datos para mantener una automatización fluida del flujo de trabajo y minimizar el tiempo de inactividad. Su protección contra ataques DDoS, impulsada por proveedores como Cloudflare y DataPacket, está diseñada para gestionar ataques a escala de terabits en múltiples vectores. Esto garantiza que, incluso durante las amenazas a la seguridad, los rápidos flujos de trabajo de ingeniería permanezcan ininterrumpidos.
OpenPrompt es una biblioteca de código abierto basada en Python diseñada para la ingeniería rápida, que ofrece a los desarrolladores un alto grado de flexibilidad y control. Permite a los usuarios crear flujos de trabajo sólidos con la comodidad de los entornos conocidos de Python, lo que la convierte en una opción natural para los desarrolladores y, al mismo tiempo, complementa las estrategias de nivel empresarial.
Una de las características más destacadas de OpenPrompt es su compatibilidad con una variedad de modelos lingüísticos de gran tamaño. Se integra sin esfuerzo con los modelos de Hugging Face, lo que permite el acceso a miles de modelos previamente entrenados e impulsados por la comunidad. Además, es compatible con GPT-3 y GPT-4 a través de la API de OpenAI. Esta compatibilidad facilita a los desarrolladores probar varios modelos para el mismo mensaje, lo que simplifica el proceso de evaluación del rendimiento y la rentabilidad.
El diseño modular de la biblioteca proporciona a los desarrolladores un control preciso sobre los rápidos flujos de trabajo de ingeniería, lo que permite crear procesos estructurados y escalables. Su avanzado sistema de plantillas incluye variables dinámicas, lógica condicional y plantillas prediseñadas, todo lo cual acelera el desarrollo y mejora la gestión del contexto. Esto garantiza que las indicaciones se interpreten de forma precisa y eficaz.
OpenPrompt incluye un marco de evaluación integrado que simplifica el proceso de prueba y refinamiento de las solicitudes. Al permitir a los desarrolladores ajustar con precisión las instrucciones antes de la implementación, la biblioteca ayuda a reducir los costos computacionales y los gastos operativos continuos. Esto no solo acorta los ciclos de desarrollo, sino que también garantiza que los recursos se utilicen de manera más eficiente.
LangSmith se basa en la base establecida por OpenPrompt y ofrece un conjunto de herramientas diseñadas específicamente para mejorar los flujos de trabajo de las aplicaciones de LLM. Combina funciones de desarrollo avanzadas, monitoreo del rendimiento en tiempo real y herramientas de colaboración para simplificar y fortalecer la gestión del diálogo con la IA.
Lo que diferencia a LangSmith es su herramientas de observación y depuración de extremo a extremo, que permiten a los equipos supervisar sus aplicaciones de LLM desde el desarrollo hasta la producción. Esta transparencia es esencial para comprender el comportamiento del modelo y garantizar resultados consistentes y confiables.
LangSmith se integra sin esfuerzo con proveedores líderes de LLM como OpenAI, Anthropic y Google, a la vez que admite modelos personalizados mediante una configuración de API flexible. La automatización de su flujo de trabajo se centra en seguimiento y evaluación en tiempo real, lo que permite a los desarrolladores supervisar cada fase de sus aplicaciones y solucionar rápidamente cualquier problema.
Con control rápido de versiones y pruebas A/B, los equipos pueden refinar sistemáticamente sus indicaciones. Esta función permite a los desarrolladores comparar las métricas de rendimiento, documentar los cambios e implementar con confianza las indicaciones más eficaces para varios modelos y casos de uso.
LangSmith ofrece información detallada análisis de uso y seguimiento de costos herramientas que ayudan a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes sobre sus gastos en IA. Al identificar las operaciones costosas, la plataforma sugiere formas de optimizar los procesos y reducir los gastos computacionales.
En términos de seguridad, LangSmith incluye registros de auditoría y controles de acceso para garantizar que todas las actividades sean rastreables y cumplan con los estándares de gobierno empresarial. Estas funciones proporcionan la supervisión necesaria para los entornos regulados y, al mismo tiempo, protegen la privacidad de los datos.
La colaboración es un objetivo clave, con funciones como espacios de trabajo compartidos y herramientas de anotación que permiten a los miembros del equipo revisar y mejorar colectivamente las indicaciones. La integración con las herramientas de desarrollo más utilizadas garantiza que LangSmith se integre perfectamente en los flujos de trabajo existentes, lo que facilita a los equipos la adopción de prácticas avanzadas de ingeniería rápida sin interrumpir sus procesos.
LangSmith ofrece una solución integral para las organizaciones que desean establecer flujos de trabajo de ingeniería rápidos, estructurados y escalables y, al mismo tiempo, mantener una supervisión completa de sus operaciones de IA. Su combinación de funciones sólidas y herramientas fáciles de usar lo convierte en una opción ideal para los equipos que buscan optimizar sus aplicaciones de LLM.
Cada herramienta tiene su propio conjunto de puntos fuertes y desafíos, que pueden afectar significativamente la eficiencia del flujo de trabajo y los costos. Reconocer estas ventajas y desventajas es crucial para tomar decisiones que se ajusten a las necesidades de tu equipo y a los objetivos organizacionales. A continuación, ofrecemos una comparación clara de las principales ventajas y limitaciones de cada herramienta.
Prompts.ai destaca por sus amplias capacidades de orquestación de IA, que ofrecen acceso a más de 35 LLM, FinOps en tiempo real y seguridad de nivel empresarial. Estas funciones la convierten en una opción potente para operaciones a gran escala, pero su complejidad puede resultar abrumadora para equipos más pequeños o para casos de uso más sencillos.
Agenta es conocida por su interfaz fácil de usar y su rápida implementación, lo que la convierte en una excelente opción para los equipos que buscan un enfoque sencillo para una administración rápida. Sin embargo, sus opciones de escalabilidad e integración pueden resultar insuficientes para las empresas más grandes con necesidades más complejas.
Cadena LANG ofrece una flexibilidad incomparable y una personalización profunda debido a su naturaleza de código abierto. Si bien esto hace que sea altamente adaptable, también requiere una gran experiencia técnica, lo que puede extender los plazos de desarrollo.
Capa Prompt se destaca por proporcionar registros y análisis detallados, lo que permite a los equipos optimizar y depurar las indicaciones de forma eficaz. Su enfoque en la información basada en datos es una gran ventaja, pero su alcance más limitado puede requerir herramientas adicionales para gestionar flujos de trabajo de IA más amplios.
Lilypad ofrece un rendimiento excelente para casos de uso específicos, gracias a sus flujos de trabajo optimizados y sus sólidas opciones de integración. Si bien su simplicidad es una ventaja para las aplicaciones específicas, es posible que no ofrezca las funciones avanzadas necesarias para escenarios empresariales complejos.
OpenPrompt proporciona funciones fundamentales confiables y una amplia compatibilidad de modelos a un precio razonable. Esto lo convierte en una opción práctica para los equipos que buscan una funcionalidad básica sin complejidad adicional. Sin embargo, carece de capacidades empresariales avanzadas y de herramientas sólidas de administración de costos.
Lang Smith está diseñado para equipos que priorizan la transparencia y la supervisión, con funciones como la observabilidad de extremo a extremo, las herramientas de colaboración y las pruebas A/B. Si bien sobresale en estas áreas, su estrecha integración con el ecosistema de LangChain podría limitar la flexibilidad para los equipos que buscan una compatibilidad más amplia.
Estas diferencias también se extienden a los modelos de precios, las funciones de seguridad y las capacidades de colaboración en equipo. Si bien los precios basados en suscripciones pueden generar costos continuos más altos, los modelos basados en el uso suelen ofrecer gastos más predecibles y escalables. Las funciones de seguridad y cumplimiento varían mucho, y las herramientas centradas en la empresa suelen ofrecer pistas de auditoría y control más sólidas. Las funciones de colaboración van desde el uso compartido básico hasta la gestión del espacio de trabajo totalmente integrada, y la elección ideal depende del tamaño del equipo y la complejidad del flujo de trabajo. Evaluar estos factores detenidamente ayudará a garantizar que la selección de herramientas se alinee con los objetivos y requisitos de su proyecto de IA.
Para alinear su elección con los objetivos de su organización, tenga en cuenta las siguientes recomendaciones basadas en las comparaciones comentadas anteriormente.
Elija una herramienta de ingeniería rápida que se adapte a sus necesidades específicas, al tamaño del equipo y a los requisitos técnicos. Para las empresas que gestionan operaciones de IA a gran escala, Prompts.ai destaca como una solución versátil. Combina una gobernanza integrada, una gestión de costes transparente y el acceso a más de 35 modelos lingüísticos avanzados. Con el seguimiento de FinOps en tiempo real y un sistema TOKN de pago por uso, puede reducir los costos del software de inteligencia artificial hasta en 98%, que ofrece una forma simplificada de supervisar los flujos de trabajo de la IA. Si bien se requiere una formación inicial, las ventajas a largo plazo del control centralizado y la claridad de los costes hacen que valga la pena invertir en ella.
Evalúe cuidadosamente los modelos de precios para asegurarse de que se alinean con sus demandas operativas. El modelo basado en el uso de Prompts.ai ajusta los costos al consumo real, lo que lo convierte en la opción ideal para la escalabilidad. Además, sus sólidas funciones de seguridad y cumplimiento son particularmente valiosas para las organizaciones de los sectores regulados.
Para implementarlo de manera efectiva, considere comenzar con un proyecto piloto. Esto le permite evaluar el rendimiento, la adopción por parte del equipo y la integración del sistema en su entorno actual. Al pasar de experimentos puntuales a procesos estructurados y conformes con las normas, puedes crear una estrategia de IA personalizada que satisfaga las necesidades únicas de tu organización.
Prompts.ai está causando sensación en 2025 al reunir a más de 35 modelos de IA, incluidos pesos pesados como GPT-4 y Claudio, en una plataforma única y unificada. Este enfoque reduce los costos hasta en 98% al tiempo que simplifica incluso los flujos de trabajo de IA más complejos mediante la automatización en tiempo real y la compatibilidad perfecta de los modelos.
Diseñado teniendo en cuenta la escalabilidad y la eficiencia, Prompts.ai permite a las empresas refinar sus operaciones, hacer un uso más inteligente de los recursos y aprovechar al máximo el poder de sus iniciativas de inteligencia artificial.
Prompts.ai ofrece claridad total de costos a través de su Sistema de créditos TOKN, un enfoque sencillo de pago por uso que elimina la carga de las comisiones recurrentes. Con este modelo, los usuarios pueden monitorear el uso de los tokens en detalle, asegurándose de que solo pagan por lo que realmente usan.
Este sistema tiene el potencial de reducir los costos relacionados con la IA hasta en un 98%, proporcionando una solución eficiente para administrar los presupuestos. Al agilizar el seguimiento de los gastos, permite a los equipos concentrarse en perfeccionar sus flujos de trabajo de inteligencia artificial sin el estrés de los gastos inesperados.
Prompts.ai pone un gran énfasis en la seguridad y el cumplimiento, ofreciendo salvaguardias sólidas diseñado específicamente para industrias con requisitos regulatorios estrictos. Estas medidas incluyen registros de auditoría detallados, marcos de gobierno bien estructurados y una alineación estricta con estándares clave como GDPR, NIST, HIPAA, y PCI DSS.
Al cumplir con estas regulaciones establecidas, Prompts.ai no solo protege los datos confidenciales, sino que también ayuda a las organizaciones a mantener el cumplimiento sin esfuerzo. Esto la convierte en una solución confiable para sectores como la atención médica, las finanzas y otros campos que administran información crítica.
