Compromisos: latencia, coste y capacidad
Los pesos abiertos ahorran dinero, pero cuestan horas de ingeniería; haga pruebas comparativas antes de comprometerse.
Compromisos: latencia, coste y capacidad es una lección gratuita de AI Agents en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AI Agents, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
Tres ejes, elija dos
Cada elección de modelo implica un equilibrio entre:
- Latencia: tiempo por respuesta
- Coste: por millón de tokens
- Capacidad: calidad en tareas difíciles
Ningún modelo es el mejor en los tres aspectos.
Panorama de capacidades
| Gama alta | Gama media | Gama pequeña | |
|---|---|---|---|
| Cerrados | GPT-4o, Claude Sonnet 4.5 | GPT-4o-mini, Haiku | — |
| Abiertos | Llama 3.1 405B | Llama 3.1 70B, Qwen 2.5 72B | Llama 3.1 8B, Phi-3 |
Panorama de la latencia
Latencia p50 aproximada para un turno habitual de un agente:
- Groq Llama 3.1 70B: ~200 ms (rapidísimo)
- gpt-4o-mini: ~600 ms
- gpt-4o: ~1500 ms
- Llama 70B autoalojado en 1xH100: ~800 ms
- Llama 8B autoalojado en RTX 4090: ~200 ms
Coste por millón de tokens (aprox.)
Estimación aproximada de mediados de 2025, entrada/salida:
- GPT-4o: $2.50 / $10
- GPT-4o-mini: $0.15 / $0.60
- Claude Sonnet 4.5: $3 / $15
- Claude Haiku: $0.80 / $4
- Together Llama 70B: $0.88 / $0.88
- Groq Llama 70B: $0.59 / $0.79
- Alojamiento propio (su GPU): prácticamente gratis por token
Calcule su punto de equilibrio
Alojar el modelo por cuenta propia solo ahorra dinero a partir de cierto volumen. Estimación aproximada:
GPU_COST_PER_HOUR = 1.5
GPU_TOKENS_PER_SECOND = 50
TOKENS_PER_HOUR = GPU_TOKENS_PER_SECOND * 3600
# 180,000 tokens/hour
print(f"Tokens per hour: {TOKENS_PER_HOUR:,}")
breakeven_tokens = GPU_COST_PER_HOUR / 0.6e-6
print(f"Breakeven vs $0.60/1M closed-model price: {breakeven_tokens:,.0f} tokens/hour")
print("Far above typical small-app traffic")
Enrutamiento de modelos
Use modelos económicos de forma predeterminada y recurra a modelos más caros solo cuando sea necesario:
def answer(query):
cheap = call_model('gpt-4o-mini', query)
if confidence(cheap) > 0.8:
return cheap
return call_model('gpt-4o', query)Enrutamiento por paso
Dentro de un agente, elija el modelo para cada paso:
- Planifique con GPT-4o (razonamiento complejo)
- Busque con Llama 8B (bucles económicos)
- Sintetice con Claude (calidad de redacción)
Rutas sensibles a la latencia
Para voz y chat en tiempo real:
- Use Groq, SambaNova o Cerebras para obtener menos de 200 ms
- Transmita los tokens de forma intensiva
- Evite los agentes de varios pasos en la ruta crítica
Rutas sensibles a la calidad
Para respuestas finales y trabajos de alto riesgo:
- Use el mejor modelo que pueda permitirse
- Añada una crítica entre modelos (GPT-4 escribe y Claude revisa)
- Añada verificación (ejecute el código y compruebe los datos)
Coste total de propiedad
El coste de alojar el modelo por cuenta propia incluye:
- Alquiler de GPU o inversión inicial
- Tiempo de ingeniería para gestionar la infraestructura
- Supervisión y guardias de disponibilidad
- Menor rendimiento que los servicios alojados
Para la mayoría de los equipos, las API alojadas tienen un coste total de propiedad menor hasta alcanzar volúmenes muy altos.
Cuándo pagar por modelos cerrados grandes
- Respuestas finales dirigidas a usuarios
- Razonamiento de vanguardia
- Multimodalidad
- Contexto de 200.000 tokens o más
Compare el modelo con su tarea
Los benchmarks públicos solo cuentan una parte de la historia. Cree un conjunto de evaluación de 50 preguntas con sus datos reales y mida en él cada modelo candidato. Elija el más barato que alcance la calidad necesaria.
Estrategia de enrutamiento
¿Cuál es la estrategia de enrutamiento de modelos más económica que sigue cumpliendo los requisitos de calidad?
Resumen
Latencia, coste y capacidad: elija dos. Use modelos económicos de forma predeterminada y recurra a otros más potentes cuando sea necesario. Las API alojadas de modelos abiertos (Groq, Together) suelen superar a ambos extremos.
Aprende AI Agents con un tutor de IA — gratis
Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.
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Preguntas frecuentes
¿La lección «Compromisos: latencia, coste y capacidad» es gratis?
Sí — el texto completo de «Compromisos: latencia, coste y capacidad» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AI Agents, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Compromisos: latencia, coste y capacidad»?
Los pesos abiertos ahorran dinero, pero cuestan horas de ingeniería; haga pruebas comparativas antes de comprometerse. Practicas AI Agents con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar AI Agents?
No se requiere experiencia previa. AI Agents en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Compromisos: latencia, coste y capacidad»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AI Agents?
Sí. Cada lección de AI Agents incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Introducción a Llama, Mistral y Qwen
- Ejecutar modelos locales con Ollama y llama.cpp
- Modelos abiertos con llamadas a funciones (Hermes, Functionary)
- Compromisos: latencia, coste y capacidad