Arquitectura de LLM: Diseño de sistemas para IA en producción
Design decisions for production LLM systems — routing, cost, guardrails, and multi-model orchestration. The layer between running models and building reliable AI applications.
LLM Architecture
Diseño de sistemas multimodelos: cuándo un solo modelo no es suficiente
Elija el patrón más simple que funcione.
Los sistemas de un solo modelo son simples. Los sistemas de múltiples modelos son potentes. El desafío no consiste en elegir modelos, sino en diseñar la arquitectura que los orqueste.
Enrutamiento de modelos: deja de usar un solo modelo para todo
«El modelo adecuado para la tarea adecuada».
Ejecutar un modelo de 70 mil millones de parámetros para resumir un correo electrónico de 200 palabras es un desperdicio. Ejecutar un modelo de 3 mil millones de parámetros para revisar código en producción es imprudente. La mayoría de los sistemas se encuentran en algún punto intermedio, y ahí es donde entra la enrutación de modelos.
Guardrails para LLMs en la práctica: qué funciona realmente
Controla el riesgo, no solo el modelo.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son impredecibles. Alucinan, filtran datos, generan contenido dañino o rechazan solicitudes legítimas. Los mecanismos de protección (guardrails) restringen el comportamiento del modelo sin sacrificar su capacidad.
Optimización de costos para sistemas de LLM: dónde se invierte realmente el dinero
Gasta tokens donde realmente importan.
Los costos de los LLM escalan de forma lineal con el uso. Un sistema que procesa 10.000 solicitudes al día a $0,01 por solicitud cuesta $100 diarios — $365 al año. A escala empresarial, eso supera los $10.000.