Añade capacidades IA a tus aplicaciones
Integra modelos de lenguaje en productos reales con arquitectura, evaluación, trazas, privacidad y control de costes.
¿Por qué integrar LLM?
- Añade capacidades de IA a aplicaciones existentes
- Elige el modelo correcto para coste, latencia y calidad
- Construye gestión de errores y rutas alternativas desde el principio
- Diseña prompts, salidas estructuradas y contratos de herramientas
- Configura evaluaciones para medir calidad antes de desplegar
- Diseña para escalar: caché, lotes y límites de uso
Entregables
Integración de API
Conecta tus aplicaciones a OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI o modelos propios. Incluye errores, reintentos, límites, trazas y seguimiento de coste.
Prompt Engineering
Diseño de plantillas, salidas estructuradas, ejemplos y contratos de herramienta para que el comportamiento sea medible.
Despliegue en Producción
Despliegue con caché, límites de uso, seguimiento de costes, evaluación de calidad y rutas alternativas cuando falla el proveedor.
Modelos soportados
OpenAI GPT-4
Calidad general y llamadas a herramientas
Anthropic Claude
Contexto largo, seguridad, razonamiento
GPT-4o Mini
Coste bajo para alto volumen
Llama 3
Modelo propio y privacidad de datos
Mistral
Hosting europeo, buen rendimiento
Azure OpenAI
Cumplimiento empresarial y SLA
Cuándo merece la pena hablar
Has integrado OpenAI o Claude, pero la calidad no es estable
Suele faltar evaluación, contratos de salida, revisión de trazas o una ruta alternativa cuando el modelo cambia de comportamiento.
El coste de API sube y nadie sabe exactamente por qué
Enrutado de modelos, caché, lotes, tamaño de prompts y observabilidad suelen importar más que cambiar de proveedor a ciegas.
Necesitas LLMs dentro de un producto, no solo una demo
Integrar en producción implica permisos, límites de datos, feedback de usuarios, seguimiento, respuesta a incidencias y medición de calidad.
Preguntas frecuentes
¿Qué LLM debería usar para mi proyecto?
Depende del caso. Algunos modelos encajan mejor para razonamiento, otros para coste, contexto largo, privacidad o latencia. La decisión debe salir de pruebas con tus datos y tus métricas, no de una lista genérica.
¿Cómo se manejan los costes de API?
Se diseña desde el principio: caché, prompts más pequeños, selección de modelo por tipo de tarea, lotes cuando procede y seguimiento de gasto por función o usuario.
¿Pueden ayudar con implementaciones LLM existentes que no funcionan bien?
Sí. Se revisan prompts, arquitectura, trazas, evaluación, costes y fallos. Muchas veces el problema no es el modelo, sino cómo se ha conectado al producto.
¿Trabajáis con modelos open-source?
Sí. Para privacidad, volumen o requisitos europeos, se pueden usar Llama, Mistral u otros modelos abiertos, alojados por el cliente o mediante proveedores especializados.