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La gestión de los costos de los modelos lingüísticos grandes (LLM) es fundamental a medida que crece la adopción de la IA. Las herramientas de código abierto ofrecen una forma de reducir los gastos y, al mismo tiempo, mantener el control sobre la infraestructura y el uso. Este es un resumen rápido de lo que necesita saber:
Comprender los factores detrás de los costos del LLM (modelo de lenguaje grande) es crucial para administrar los gastos de manera efectiva. Estos costos pueden oscilar entre unos pocos céntimos y más de 20 000 USD al mes por instancia en entornos de nube. Hay varios elementos que configuran la estructura general de costos, como la complejidad del modelo, los tamaños de entrada y salida, los tipos de medios, las necesidades de latencia y los métodos de tokenización. Por lo general, los modelos más avanzados conllevan costos más altos, por lo que es esencial encontrar el equilibrio adecuado entre rendimiento y presupuesto. Conocer estos factores que impulsan los costos ayuda a sentar las bases para estrategias más inteligentes para controlar los gastos.
La infraestructura informática es la columna vertebral de cualquier implementación de LLM y, a menudo, el mayor gasto. Por ejemplo, hospedar Llama3 en AWS con la instancia ml.p4d.24xlarge recomendada cuesta casi 38$ por hora, lo que suma al menos 27 360$ al mes. La elección del proveedor de nube y el modelo de precios adecuados puede afectar significativamente a estos costos. Las opciones, como las instancias bajo demanda, puntuales y reservadas, ofrecen distintos ahorros. Las instancias puntuales, por ejemplo, pueden reducir los costos hasta en un 90% en comparación con las tarifas bajo demanda, mientras que las instancias reservadas pueden ahorrar hasta un 75% si se trata de cargas de trabajo consistentes. A modo de ejemplo, un AWS La instancia p3.2xlarge cuesta 3,06 USD por hora según demanda, pero se reduce a 0,92 USD por hora si se trata de una instancia puntual.
Sin una optimización cuidadosa, estos gastos pueden salirse de control. Al ajustar las opciones de infraestructura, las organizaciones pueden maximizar el valor de sus inversiones en IA y, al mismo tiempo, escalar las operaciones de manera eficiente. Un ejemplo notable es Cara abrazadade 2024 con IA fundida, que utiliza clústeres de Kubernetes para optimizar las implementaciones de LLM, lo que reduce los costos de la nube y mejora el rendimiento y la confiabilidad.
Más allá del hardware, la forma en que los modelos procesan los datos también desempeña un papel importante en la configuración de los costos.
La tokenización es una parte clave del funcionamiento de las LLM y tiene un impacto directo en los costos. Como dice Eduardo Alvarez:
«Los LLM no solo generan texto, sino que generan resultados económicos, un token a la vez».
La tokenización divide el texto en partes más pequeñas (como fragmentos de palabras, palabras completas o signos de puntuación) que el modelo puede procesar. Aproximadamente 750 palabras equivalen a 1000 fichas. Los avisos más largos o el mayor número de tokens en las solicitudes significan costos más altos y tiempos de respuesta de la API más lentos.
El precio de los servicios premium como el GPT-4 suele oscilar entre 0,03 y 0,06 dólares por cada 1000 fichas. Por ejemplo, el GPT-4 cobra 0,03 USD por cada 1000 fichas de entrada y 0,06 USD por cada 1000 fichas de salida. Por el contrario, el GPT-3.5 Turbo ofrece tarifas mucho más bajas: 0,0015 USD por 1000 fichas de entrada y 0,002 USD por 1000 fichas de salida. Para ponerlo en perspectiva, procesar una sola consulta con GPT-4o cuesta 0,1082$, mientras que con GPT-4o-mini cuesta 0,0136$. Si 50 usuarios activos al día realizan 20 consultas cada uno, el coste mensual sería de unos 3.246,00 dólares para el GPT-4o, en comparación con los 408,00 dólares del GPT-4o-mini.
Administrar los tokens de manera efectiva, como condensar las solicitudes, monitorear el uso y dividir las entradas grandes en partes más pequeñas, puede ayudar a reducir estos costos.
Después de los costos de cómputos y tokens, las llamadas a la API y el almacenamiento de datos son otras consideraciones presupuestarias importantes. Las solicitudes de API, especialmente las que se realizan en segundo plano, pueden acumularse rápidamente. Los costos se derivan de factores como el tamaño de las entradas y salidas, las solicitudes de aplicación y el uso de bases de datos vectoriales.
Para las organizaciones que gestionan grandes volúmenes de solicitudes, estos costos pueden aumentar rápidamente. Por ejemplo, una tarea de análisis de opiniones con GPT-4-Turbo (procesar 30 solicitudes por minuto con una entrada media de 150 fichas y una salida de 45 fichas) puede costar aproximadamente 3.693,60 dólares al mes. La misma carga de trabajo en LLama3-8b, si se ejecuta en una instancia G5.2xLarge de AWS, costaría unos 872,40 USD al mes para una instancia o 1 744,80 USD para dos instancias.
Los costos de almacenamiento de datos también aumentan cuando se administran grandes conjuntos de datos, historiales de conversaciones o bases de datos vectoriales que se utilizan en aplicaciones de generación aumentada de recuperación (RAG).
La optimización del uso de la API puede generar ahorros significativos. Por ejemplo, el procesamiento por lotes de las llamadas a la API puede reducir los costos hasta en un 50% para las tareas que pueden esperar hasta 24 horas. Este enfoque funciona bien para operaciones que no son urgentes, como el análisis de datos o la generación de contenido. En última instancia, administrar los costos de la LLM implica equilibrar la velocidad, la precisión y los gastos. Las organizaciones deben evaluar sus necesidades específicas para encontrar la mejor combinación de modelos, infraestructura y patrones de uso.
Mantener los costos de LLM bajo control es crucial, y las herramientas de código abierto son una excelente manera de rastrear y administrar estos gastos de manera efectiva. Estas herramientas le brindan información clara sobre los gastos y, al mismo tiempo, lo ayudan a encontrar formas de optimizar el uso. A continuación, analizamos tres opciones destacadas que se integran sin problemas en los flujos de trabajo de desarrollo y ofrecen potentes funciones para gestionar los costes de la LLM.
Langfuse es una solución sólida para rastrear y registrar aplicaciones de LLM, lo que facilita a los equipos la comprensión y la depuración de los flujos de trabajo y, al mismo tiempo, controlan los gastos. Realiza un seguimiento detallado de las métricas de uso (como el número de unidades consumidas por tipo de uso) y proporciona un desglose de los costos en USD. Al integrarse con marcos populares como Langchain, Índice de llamas, y el IA abierta SDK, Langfuse monitoriza las acciones relacionadas y no relacionadas con LLM.
Para los equipos que se preocupan por los costos, Langfuse ofrece funciones prácticas, como muestrear menos rastros o registrar solo los datos esenciales para minimizar los gastos generales. La plataforma está disponible en varios planes, incluido un plan Hobby gratuito con funciones limitadas, opciones de pago y una versión de código abierto autohospedada.
OpenLit llena un vacío crítico en la supervisión tradicional al centrarse en las métricas de rendimiento específicas de la IA. Mientras Telemetría abierta es útil para los datos generales de las aplicaciones, no rastrea los detalles centrados en la IA; aquí es donde entra en juego OpenLit. OpenLit es compatible con más de 50 proveedores de LLM, bases de datos vectoriales, marcos de agentes y GPU, y ofrece amplias opciones de integración.
La plataforma incluye un SDK que instrumente automáticamente los eventos y recopila intervalos, métricas y registros, ya sea que utilices OpenAI, Antrópico, CoHERE, o un modelo local perfeccionado. También le permite definir precios personalizados para modelos propios o ajustados, lo que garantiza un seguimiento preciso de los costos. Además, OpenLIT recopila los metadatos de las entradas y salidas del LLM y monitorea el rendimiento de la GPU para ayudar a identificar las ineficiencias. Su compatibilidad con OpenTelemetry garantiza una integración perfecta en las configuraciones de monitoreo existentes.
Helicone adopta un enfoque diferente al actuar como un proxy entre su aplicación y los proveedores de LLM. Esta configuración le permite registrar las solicitudes y ofrece funciones como el almacenamiento en caché, la limitación de velocidad y la seguridad mejorada, todo ello sin necesidad de realizar cambios importantes en el código.
Una de las características más destacadas de Helicone es su capacidad de almacenamiento en caché, que puede reducir los costos entre un 15 y un 30% para la mayoría de las aplicaciones. La implementación de esta función es sencilla y requiere ajustes mínimos. He aquí un ejemplo:
openai.api_base = "https://oai.helicone.ai/v1»
client.chat.completions.create (
model="text-davinci-003",
prompt="Digamos que esto es una prueba»,
extra_headers= {
«Helicone-Auth»: «FBearer {HELICONE_API_KEY}»,
«Helicone-Cache-Enabled»: «true», # obligatorio, habilita el almacenamiento en caché
«Cache-Control»: «max-age = 2592000", # opcional, caché durante 30 días
«Helicone-Cache-Bucket-Max-Size»: «3", # opcional, almacena hasta 3 variantes
«Helicone-Cache-Seed»: «1", número de semilla determinista opcional
})
Nishant Shukla, director sénior de IA de Un lobo, elogió su sencillez y eficacia:
«Probablemente el cambio de una línea más impactante que he visto se aplicó a nuestra base de código».
Cuando se usa junto con estrategias de optimización rápidas, el almacenamiento en caché de Helicone puede reducir los costos de LLM entre un 30 y un 50%, con el potencial de ahorrar aún más en algunos casos, hasta un 90%.
Cada una de estas herramientas aporta puntos fuertes únicos. Langfuse destaca por sus funciones detalladas de rastreo y gestión rápida. OpenLit destaca por su profunda integración y sus funciones de monitorización centradas en la inteligencia artificial, mientras que Helicone ofrece resultados rápidos gracias a su enfoque de ahorro de costes basado en el almacenamiento en caché y el uso de proxies. La mejor elección depende de sus necesidades, infraestructuras y prioridades específicas.
Escalar la infraestructura de LLM sin gastar de más requiere encontrar el equilibrio adecuado entre el rendimiento, la supervisión, la eficiencia de los recursos y una sólida administración de costos.
Controlar el uso de los tokens es una de las formas más eficaces de gestionar los costos de LLM. Dado que muchos proveedores de LLM cobran en función de los tokens (normalmente por cada 1000 tokens), reducir el número de tokens innecesarios puede generar ahorros significativos.
Un método eficaz es ingeniería rápida, lo que puede reducir el uso de fichas hasta en un 85%. Por ejemplo, en lugar de escribir: «Por favor, escribe un esquema para una entrada de blog sobre el cambio climático que abarque las causas, los efectos y las soluciones en un formato atractivo», podrías simplificarlo diciendo: «Crea un resumen atractivo para una entrada de blog sobre el cambio climático con causas, efectos y soluciones». Este pequeño ajuste reduce el uso de fichas y, al mismo tiempo, mantiene el mensaje claro.
Gestión del contexto es otra forma de ahorrar en fichas. Al incluir solo los detalles esenciales y eliminar la información repetitiva o irrelevante, los equipos pueden reducir el uso de los tokens hasta en un 97,5%. Del mismo modo, controlar longitud de respuesta al establecer límites simbólicos y fomentar resultados concisos, puede reducir el uso en un 94%.
La elección del modelo adecuado para la tarea en cuestión también desempeña un papel importante en la gestión de costes. El uso de modelos más pequeños y específicos para tareas más sencillas y, al mismo tiempo, reservar modelos más potentes para operaciones complejas crea un sistema por niveles que equilibra los costos y el rendimiento:
Más allá de la optimización de los tokens, la distribución eficiente de la carga de trabajo y el almacenamiento en caché pueden reducir aún más los costos.
Equilibrio de carga garantiza que las solicitudes se distribuyan de manera uniforme entre varios LLM, lo que evita los cuellos de botella y mejora los tiempos de respuesta. Almacenamiento en caché, por otro lado, almacena los datos a los que se accede con frecuencia para una recuperación más rápida.
Existen diferentes estrategias de enrutamiento para mejorar la eficiencia:
Un método más avanzado es almacenamiento en caché semántico, que almacena los resultados de las consultas en función del significado y el contexto en lugar de las coincidencias exactas. Esto permite reutilizar los resultados para consultas semánticamente similares, lo que supone un ahorro de hasta un 67% en fichas.
Los principales proveedores de nube han integrado el almacenamiento en caché en sus plataformas para ayudar a los usuarios a ahorrar costes. Por ejemplo:
Al combinar los ahorros simbólicos con el enrutamiento inteligente y el almacenamiento en caché, las organizaciones pueden reforzar aún más su administración de costos mediante una gobernanza estratégica.
La gestión eficaz de los costos de LLM requiere un enfoque estructurado que ofrezca valor en toda la organización.
Una forma de centralizar la administración de costos es adoptar un Arquitectura LLM Mesh, que estandariza el seguimiento de los costos, aplica las políticas y permite probar las estrategias de optimización en todos los proyectos. Además, herramientas de monitoreo y observabilidad como WandBot de Weights & Biases, Honeycomb y Paradigm pueden rastrear el uso, la latencia y el gasto para identificar las ineficiencias y mejorar la toma de decisiones.
Soluciones de asignación de costos proporcionan un desglose detallado de los gastos por equipo o aplicación, lo que resulta especialmente útil en entornos con varios modelos. A Enfoque FinOps - centrado en las operaciones financieras: puede ayudar a refinar los gastos mediante la evaluación periódica del rendimiento del modelo, la optimización de las indicaciones y el aprovechamiento de las estrategias de almacenamiento en caché.
Por ejemplo, un estudio realizado en 2025 por Dataiku descubrió que la implementación de un asistente de conocimiento autogestionado para toda la empresa para un tráfico global constante reducía los costos hasta en un 78% en comparación con los servicios de pago por token. Esto se debió en gran medida a la naturaleza predecible y de alto volumen de la carga de trabajo.
La incorporación de herramientas de administración de costos de código abierto en sus flujos de trabajo del modelo de lenguaje grande (LLM) se puede realizar sin problemas y sin interrumpir las operaciones. Al combinar las estrategias de control de costos con la capacidad de observación, puede crear un enfoque proactivo y basado en datos para administrar los gastos.
Para instrumentar su flujo de trabajo de LLM, puede instalar manualmente el SDK de OpenTelemetry apropiado para su lenguaje de programación y agregar el código de recopilación de trazas o automatizar el proceso con OpenLit. Para OpenLit, sigue estos pasos:
pip install openlitHOTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT y OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERSimportar openlit; openlit.init ()Puede personalizar aún más la configuración definiendo parámetros como el nombre de la aplicación y el entorno. En julio de 2024, Grafana destacó cómo OpenLit podía visualizar datos de series temporales a través de Grafana paneles, que ofrecen información mejorada sobre el rendimiento del sistema y el seguimiento de los costos.
Al configurar los flujos de trabajo, asegúrese de capturar registros estructurados que incluyan elementos críticos como indicaciones, respuestas, errores y metadatos (p. ej., puntos finales de API y latencia).
Una vez que sus flujos de trabajo están instrumentados, la colaboración y los informes en tiempo real se vuelven esenciales para controlar los costos relacionados con la LLM. Las herramientas de código abierto destacan en este aspecto, ya que proporcionan paneles compartidos con métricas en tiempo real y alertas automatizadas. Estas funciones ayudan a los equipos a abordar rápidamente los picos de gastos inesperados o los problemas de rendimiento antes de que se agraven.
Personalice su estrategia de observabilidad para alinearla con su arquitectura de LLM y su caso de uso. Por ejemplo:
Para una integración exitosa, elija herramientas de código abierto que funcionen a la perfección con su infraestructura de LLM actual. Busque soluciones que ofrezcan sólidas capacidades de integración con los principales proveedores de LLM, marcos de orquestación, bases de datos vectoriales y servicios en la nube. Las herramientas con paneles de control fáciles de usar, documentación detallada y un apoyo activo de la comunidad pueden reducir significativamente el tiempo de incorporación.
Plataformas como prompts.ai ilustran qué tan efectiva puede ser la gestión de LLM en la práctica. Sus herramientas impulsadas por la inteligencia artificial respaldan tareas como el procesamiento del lenguaje natural, la generación de contenido creativo y la automatización del flujo de trabajo. Además, permiten la colaboración en tiempo real, los informes automatizados y los flujos de trabajo de inteligencia artificial multimodales, al tiempo que rastrean los costos de tokenización mediante un sistema de pago por uso.
Realizar un seguimiento del uso y realizar ajustes periódicos es crucial para evitar picos de costos inesperados a medida que evolucionan sus patrones de uso. Al configurar procesos estructurados, puede identificar los posibles problemas de forma temprana y realizar las mejoras necesarias.
Los paneles automatizados cambian las reglas del juego cuando se trata de monitorear sus tendencias de gasto y uso en tiempo real. Céntrese en el seguimiento de las métricas clave que afectan directamente a los costes, como el uso de los tokens, el coste por solicitud, la frecuencia de las solicitudes por punto final y las tasas de aciertos de la caché. Estas métricas proporcionan una imagen clara de cómo se consumen los recursos y dónde pueden existir ineficiencias.
Para anticiparse a los problemas, configure alertas para los aumentos repentinos del gasto o las caídas del rendimiento en función de los datos históricos. Este enfoque proactivo le ayuda a detectar los pequeños problemas antes de que se conviertan en costosos quebraderos de cabeza. Según las investigaciones, las organizaciones que implementan estrategias rápidas de optimización y almacenamiento en caché suelen lograr ahorros de costos del 30 al 50%.
El panel de control también debe desglosar los gastos por modelo, punto final y grupo de usuarios. Este nivel de detalle hace que sea más fácil identificar las áreas de alto costo y centrar sus esfuerzos de optimización en las áreas en las que marquen la mayor diferencia.
Si bien el monitoreo en tiempo real es esencial, las revisiones periódicas de los costos permiten un análisis más profundo y mejoras a largo plazo. Acostúmbrese a revisar los costos de su LLM de forma mensual o trimestral. Durante estas revisiones, analice sus patrones de uso para identificar las áreas en las que los costos son más altos de lo esperado. A partir de ahí, puede tomar medidas específicas, como ajustar los modelos, refinar las instrucciones o cambiar a modelos más rentables a medida que su aplicación crezca.
Establezca puntos de referencia para definir cómo son los costos «razonables» para las diferentes operaciones. Por ejemplo, esta es una referencia rápida para las tareas comunes de LLM:
Compare sus costos reales con estos puntos de referencia durante las revisiones. Si ciertas operaciones superan constantemente estos rangos, priorícelas para seguir optimizándolas. Por ejemplo, es posible que algunas solicitudes generen respuestas excesivamente largas o que puntos finales específicos no se beneficien del almacenamiento en caché tanto como se esperaba.
Documente sus hallazgos y realice un seguimiento de los resultados de sus esfuerzos de optimización a lo largo del tiempo. Esto ayudará a su equipo a tomar decisiones más inteligentes para futuras implementaciones de LLM y estrategias de administración de costos.
La administración de costos no se basa solo en números, sino que también requiere medidas sólidas de cumplimiento y seguridad de los datos para proteger la información confidencial. Es fundamental proteger sus modelos lingüísticos extensos (LLM) y su infraestructura contra el acceso no autorizado o el uso indebido.
Comience por establecer un marco sólido de gobernanza de la IA. Esto debería incluir políticas de seguridad claras para el despliegue de la IA, mecanismos de rendición de cuentas y auditorías periódicas. Asegúrese de que sus herramientas de monitoreo de costos manejen los datos de manera segura, con procesos definidos para acceder y procesar los datos de LLM.
La clasificación, la anonimización y el cifrado de datos son esenciales en cada etapa del flujo de trabajo de administración de costos. Identifique los datos confidenciales en sus solicitudes y respuestas, anonimicelos siempre que sea posible y garantice el cifrado de los datos tanto en reposo como en tránsito.
Implemente controles de acceso estrictos para limitar quién puede ver los desgloses detallados de los costos y los patrones de uso. El control de acceso basado en funciones (RBAC) garantiza que solo el personal autorizado tenga acceso, mientras que la autenticación multifactor (MFA) añade un nivel adicional de seguridad a las cuentas administrativas. Revise periódicamente los registros de acceso para detectar cualquier actividad sospechosa.
Realice auditorías periódicas de sus sistemas de gestión de costes para asegurarse de que cumplen con los estándares del sector, como el SOC 2 o el RGPD. Supervise los patrones inusuales en la actividad de LLM que puedan indicar problemas de seguridad y realice pruebas de penetración para identificar las vulnerabilidades.
También es importante capacitar a tu equipo en las mejores prácticas para la seguridad de la IA generativa. Esto incluye reconocer y prevenir los ataques por inyección inmediata, gestionar de forma segura los datos generados por la IA y seguir políticas estrictas en relación con los datos laborales confidenciales. Por ejemplo, prohíba la entrada de datos no autorizados en los LLM y restrinja el uso de los resultados generados por la IA en las decisiones críticas.
Plataformas como prompts.ai muestran cómo la administración de costos y la seguridad pueden ir de la mano. Su seguimiento de la tokenización funciona con un sistema de pago por uso, al tiempo que mantiene altos estándares de protección de datos. Esto demuestra que no es necesario comprometer la seguridad para lograr una administración de costos eficiente.
Las herramientas de código abierto han remodelado la forma en que las empresas gestionan la gestión de costos de LLM, ofreciendo una visión clara y un mayor control sobre los gastos. En un mercado de inteligencia artificial en rápida expansión, en el que los costes de formación están aumentando, gestionar los gastos de forma eficaz no solo es algo que es bueno tener, sino que es crucial para mantener la competitividad. Por lo tanto, las soluciones de código abierto se convierten en una estrategia clave para ampliar las implementaciones de LLM sin arruinarse.
Al centrarse en el monitoreo, la optimización y la gobernanza, las organizaciones pueden crear una base sólida para las operaciones sostenibles de LLM. Herramientas como Langfuse, OpenLit y Helicone son excelentes ejemplos de cómo las empresas pueden lograr resultados impactantes. Por ejemplo, el enrutamiento con modelos dinámicos puede reducir los costos hasta en un 49%, mientras que las técnicas de compresión simbólica pueden reducir los gastos hasta en un 90%, sin comprometer el rendimiento.
«Los LLMOP representan un cambio fundamental en la forma en que operamos los sistemas de IA en producción. A diferencia de los modelos de aprendizaje automático tradicionales con métricas de éxito claras, las LLM requieren enfoques de monitoreo matizados que equilibren la automatización con el juicio humano, el rendimiento con la calidad y la innovación con la seguridad». - Suraj Pandey
La supervisión continua sigue siendo fundamental a medida que los modelos evolucionan y los patrones de uso cambian. Establecer un monitoreo de referencia, implementar registros detallados y usar paneles de control en tiempo real ayudan a las organizaciones a adaptar sus estrategias de administración de costos a medida que cambian las necesidades. Los paneles automatizados y las revisiones periódicas de los costos son prácticas fundamentales que garantizan que las empresas se anticipen a las posibles ineficiencias.
Plataformas como prompts.ai establecen el estándar para la administración de costos moderna. Su seguimiento de tokenización funciona en un sistema de pago por uso, lo que brinda a las empresas la claridad que necesitan para ver exactamente a dónde va su dinero. Este tipo de transparencia, combinada con la flexibilidad del código abierto, permite a las organizaciones evitar estar atadas a costosos sistemas propietarios y, al mismo tiempo, mantener la capacidad de escalar de manera eficiente.
La gestión eficaz de los costes no consiste solo en reducir los gastos, sino en permitir decisiones más inteligentes en torno a la asignación de recursos y el ROI. Siguiendo principios similares a los de FinOps, las herramientas de código abierto fomentan la colaboración entre los equipos técnicos y empresariales, garantizando que los costos se minimicen y el valor se maximice.
Los modelos más pequeños y ajustados también desempeñan un papel importante en el ahorro de costos. Incluso las optimizaciones más pequeñas pueden generar reducciones sustanciales con el tiempo, lo que demuestra que los pequeños cambios pueden tener un gran impacto.
A medida que las herramientas de código abierto siguen avanzando, su naturaleza impulsada por la comunidad garantiza que las estrategias de administración de costos sigan siendo flexibles y estén listas para abordar los desafíos futuros. Al basar su enfoque en el código abierto, está equipando a su organización para que se adapte rápidamente y, al mismo tiempo, mantenga el control de los costos de la infraestructura de inteligencia artificial. La combinación de transparencia, flexibilidad e innovación comunitaria convierte a las soluciones de código abierto en una opción inteligente para las operaciones de LLM sostenibles.
Para elegir el proveedor de nube y el tipo de instancia más económicos para implementar modelos lingüísticos grandes (LLM), es importante evaluar sus necesidades de rendimiento, las restricciones presupuestarias y los requisitos técnicos. Algunos factores clave que hay que sopesar son Costos de GPU, tarifas de transferencia de datos, latencia, y servicios especializados. Los proveedores que ofrecen opciones de GPU asequibles o modelos de precios flexibles, como instancias puntuales o reservadas, pueden generar ahorros significativos.
Adaptar su estrategia de implementación a su carga de trabajo es otra medida inteligente para mantener los costos bajo control. Por ejemplo, vigilar el uso de los tokens y hacer un seguimiento del consumo de recursos puede ayudarlo a evitar gastos excesivos y, al mismo tiempo, a alcanzar sus objetivos de rendimiento. Un enfoque bien planificado que equilibre su presupuesto con las exigencias técnicas es crucial para aprovechar al máximo su inversión.
Para aprovechar al máximo los modelos lingüísticos de gran tamaño sin gastar de más, comience por crear indicaciones claras y concisas. Este enfoque reduce la cantidad de tokens de entrada, lo que garantiza que el modelo se centre solo en lo que realmente importa. Al mismo tiempo, intenta refina tus indicaciones ser muy específico. Un aviso bien personalizado puede reducir notablemente el recuento de fichas de cada solicitud.
Otra forma de gestionar los costos es mediante el uso de técnicas como ingeniería rápida con eficiencia simbólica y almacenamiento en caché local. Estos métodos ayudan a eliminar el procesamiento redundante, lo que reduce el uso de los tokens y, al mismo tiempo, ofrece un rendimiento sólido.
Herramientas de código abierto como Langfuse, OpenLit, y Helicón simplifique la administración y la reducción de los costos de LLM al ofrecer información detallada sobre el uso de los recursos y los gastos. Por ejemplo, Langfuse monitorea el uso de los tokens y los costos asociados, lo que ayuda a los equipos a identificar las operaciones costosas y a refinar las indicaciones para ahorrar dinero. Mientras tanto, Helicón proporciona un seguimiento de costos y un registro de solicitudes en tiempo real, lo que permite a los usuarios estudiar el comportamiento del modelo y ajustar los gastos en consecuencia.
El aprovechamiento de estas herramientas permite a las empresas implementar los LLM de manera más eficiente, obtener información útil y garantizar que los recursos se asignen de la manera más eficaz para maximizar su valor.
