La fase de la Fiebre del Oro de la IA Generativa está evolucionando hacia una era de eficiencia. A principios de 2023, la mayoría de las startups de tecnología solo querían hacer funcionar un prompt. Ahora que estamos utilizando estas aplicaciones de IA Generativa con miles de usuarios, la conversación ha cambiado de "¿Puede hacer esto la IA Generativa?" a "¿Cuánto cuesta la IA Generativa por solicitud?"
El costo de utilizar un modelo de IA Generativa, que es el precio pagado a un proveedor como OpenAI, Anthropic, o Google por cada token generado, puede convertirse en un gran problema para las startups. Puede ser más caro que el alojamiento. Si tus costos no son razonables, tu función de IA Generativa no es un producto; es un pasivo.
Creemos que la economía de la inferencia es muy importante para los ingenieros de IA en 2024. Utilizando una estrategia de optimización en capas, hemos visto que los equipos reducen su gasto hasta un 80% sin perder calidad en la salida. Aquí hay un plan para dominar tus márgenes de IA Generativa.
1. La Estrategia de Enrutamiento Multimodelo
Las startups a menudo cometen el error de utilizar un modelo de IA Generativa para cada tarea. Usar GPT-4 o Claude para todo es como contratar a un doctorado para responder una pregunta de servicio al cliente. Este no es un uso eficiente de la IA Generativa.
Para ahorrar costos, debes categorizar tus tareas por complejidad. Recomendamos una arquitectura de tres niveles:
- Nivel 1: Tareas complejas como razonamiento, lógica de múltiples pasos y escritura creativa. Usa modelos avanzados de IA Generativa aquí.
- Nivel 2: Tareas de complejidad media como resumen, extracción o análisis de sentimiento. Usa modelos como Flash o Haiku.
- Nivel 3: Tareas como clasificación, formateo o limpieza de datos. Usa modelos pequeños o de código abierto como Llama 3.
Usando un enrutador de modelos, tu aplicación puede seleccionar el modelo apropiado basándose en la intención del usuario. Enviar el 60% de tu tráfico a modelos más pequeños puede reducir tu factura a la mitad.
2. El Arte de la Poda y Compresión de Prompts
Los tokens son lo que pagas al usar modelos de lenguaje grandes. Probablemente estés gastando demasiado en palabras innecesarias. Los prompts largos y las ventanas de contexto repetitivas pueden aumentar los costos. Estos modelos no necesitan tanto texto para entender tu intención.
Evita el exceso de palabrería en los prompts, ya que muchos desarrolladores incluyen ejemplos largos. Si bien son efectivos, también aumentan los costos. Sugerimos ajustar modelos para tareas específicas. Al entrenar con unos pocos cientos de ejemplos, a menudo puedes eliminar instrucciones largas, reduciendo los tokens de entrada hasta un 70%.
Usa almacenamiento en caché de contexto si tu aplicación envía repetidamente el mismo contexto. Esto permite que el proveedor reutilice tokens procesados a un precio más bajo, lo que ayuda a reducir costos.
3. Optimización de RAG: Calidad sobre Cantidad
RAG es el estándar para construir IA encima de datos, pero a menudo se implementa de manera ineficiente. La mayoría de los sistemas recuperan demasiados datos, lo que aumenta los costos.
Para reducir costos, enfócate en reordenamiento:
- Recupera fragmentos de documentos potenciales usando búsqueda. Esta es una forma rentable de encontrar datos relevantes.
- Usa un modelo para identificar los fragmentos más relevantes.
- Envía solo esos fragmentos seleccionados al modelo de lenguaje grande.
Este enfoque asegura que no estés pagando para que el modelo procese datos innecesarios. El almacenamiento en caché también puede ayudar a evitar el modelo para consultas repetidas.
4. Control de Tokens de Salida
Los tokens de entrada son relativamente baratos. Los tokens de salida son caros. Los modelos de lenguaje grandes pueden ser demasiado verbosos, agregando palabras innecesarias que aumentan los costos.
Puedes controlar esto a través de ingeniería de salida:
- Establece un límite en el número de tokens que el modelo puede generar.
- Usa modo JSON y esquemas para forzar salidas estructuradas.
- Usa secuencias de parada para detener la generación una vez que se proporciona la información requerida.
5. El Cambio hacia Código Abierto y Auto-Alojamiento
Para startups en crecimiento, un enfoque primero en API puede volverse costoso. A escala, alojar tus propios modelos puede ser más rentable que pagar por token.
Desplegar modelos como Llama 3 o Mistral en tu propia infraestructura permite:
- Control de costos: Pagas por hardware en lugar de tokens, haciendo que los gastos sean predecibles.
- Cuantización: Ejecuta modelos eficientes en hardware limitado sin pérdida importante en precisión.
El Siguiente Intercambio de Valor
En el panorama de startups de IA, los ganadores serán aquellos con márgenes fuertes. Reducir los costos de inferencia en un 80% no se trata solo de ahorrar dinero; te da la flexibilidad para experimentar, reducir precios y mantenerte competitivo.
La IA Generativa es poderosa, pero puede ser costosa. Al optimizar tus márgenes, la haces eficiente y escalable.
Recomendamos comenzar con una auditoría de tokens. Identifica dónde se están gastando tus tokens y comienza a optimizar. El objetivo es hacer tu IA tan eficiente como inteligente. Requiere esfuerzo, pero los resultados valen la pena.
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