Integración de LLM: ChatGPT, Claude y Gemini en tu sistema.

No. La IA se integra a la stack existente, en las etapas donde mejora el proceso.

El que ofrezca el mejor equilibrio entre costo, calidad y latencia para cada tarea: OpenAI, Claude, Gemini o modelos abiertos.

Los datos no se usan para entrenar los modelos. La integración utiliza APIs y modos en los que el contenido enviado no alimenta el modelo del proveedor. Los datos sensibles pasan por filtros antes de enviarse.

El sistema registra el uso y el costo por funcionalidad, aplica límites y usa caché para evitar llamadas innecesarias. El monitoreo inicia desde la entrada en producción.

Si un proveedor queda fuera de servicio, el sistema puede usar otro modelo automáticamente. Así, la funcionalidad sigue operando sin depender de un solo proveedor.

Depende de la tarea, el volumen y el costo por token aceptable. Probamos los modelos con ejemplos reales del sistema y elegimos el que entrega la calidad necesaria al menor costo, dejando la integración de LLM lista para cambiar de proveedor. Como los precios y límites cambian con frecuencia, la comparación usa las tablas oficiales de OpenAI, Anthropic y Google en la fecha del proyecto.

El costo mensual depende del volumen de llamadas y del tamaño de los textos enviados al modelo. Antes de pasar a producción, estimamos el gasto con datos reales y definimos límites de uso.

En una etapa bien definida, como clasificar tickets o extraer datos de documentos. Cuando la respuesta depende de documentos internos, el camino es la IA con los datos de la empresa; cuando la IA necesita conversar y actuar, un agente de IA; y cuando es el centro del producto, un sistema con IA.