Si estás metiendo modelos de lenguaje en tu producto, tarde o temprano te pasa lo mismo: al principio la IA “vuela”, el equipo se emociona, los usuarios lo usan… y la factura empieza a crecer sin pedir permiso. No porque “la IA sea carísima” por definición, sino porque casi siempre se integra con mentalidad de demo: prompts largos, contexto infinito, llamadas duplicadas y cero límites. En Bolmia lo vemos cada semana: proyectos que podrían costar X acaban costando 3X por falta de control desde el día 1. Y sí, si necesitas una Agencia de IA para aterrizarlo en producción con métricas y gobernanza, lo importante es que el sistema nazca con frenos y volante, no solo con motor.
La buena noticia: bajar costes en LLMs no es magia, es diseño. Se trata de controlar tokens (entrada y salida), evitar repetir trabajo (caché), elegir el “cerebro” adecuado para cada tarea (routing de modelos) y montar límites que protejan al producto sin cargarse la experiencia. En esta guía vamos a recorrer ese camino con una secuencia lógica: primero entender por qué se dispara el gasto, luego medir, después recortar lo que sobra, y finalmente construir una arquitectura que aguante escala sin sustos.
El error número uno: pensar que el coste depende solo del tráfico
Cuando un equipo ve la factura de LLMs por primera vez, suele pensar: “vale, esto crece porque tenemos más usuarios”. Y sí, el tráfico influye, pero no es el factor más importante. Lo que más pesa es el diseño del flujo. Un producto con 500 usuarios puede quemar más presupuesto que otro con 10.000 si cada interacción se convierte en una cadena de llamadas, contexto infinito y respuestas larguísimas.
Piénsalo como una web: no es lo mismo cargar una landing optimizada que una página con 15 scripts, imágenes pesadas y sin caché. Con LLMs pasa igual: el coste no está solo en “llamar al modelo”, sino en cuántos tokens le mandas a leer, cuántos tokens le dejas escribir, cuántas veces repites la llamada y cuántas herramientas activas sin control.
La mayoría de “desastres” vienen de tres cosas muy humanas: querer que el modelo tenga “toda la info” (metes demasiado contexto), querer que responda “muy completo” (salidas infinitas) y querer que “si falla, reintente” (y reintenta 3 veces sin que nadie se entere). Cuando eso se junta, un chat normal se convierte en una máquina de imprimir tokens.
El primer paso real: medir para no optimizar a ciegas
Antes de tocar prompts, modelos o arquitectura, hay que ver qué está pasando. Porque si no mides, acabas haciendo “optimización por sensaciones”. Y con LLMs, las sensaciones engañan: un cambio puede parecer bueno en 5 conversaciones y ser un desastre en 500.
Lo mínimo que necesitas tener es trazabilidad por request: tokens de entrada, tokens de salida, coste estimado, latencia, errores y número de llamadas por sesión. Y lo segundo, todavía más importante: distribución por feature. No es lo mismo gastar en “chat general” que gastar en “análisis de documentos”, “resúmenes”, “clasificación de tickets” o “generación de contenidos”.
En muchos productos, el gasto real se concentra en dos o tres flujos. A veces es el asistente que analiza PDFs largos; a veces es el chat con histórico eterno; y otras veces es un proceso masivo tipo “clasificar 3.000 tickets”, que se está haciendo sin batching. Cuando lo ves en un dashboard, cambia la conversación: ya no se trata de “bajemos todo”, sino de “ataquemos el 20% que se come el 80%”.
Y aquí un detalle muy de vida real: separa usuarios normales de “power users”. Siempre hay un porcentaje pequeño que exprime la funcionalidad. Si no hay límites, se convierten en el agujero negro del presupuesto. No es mala fe; es que el producto se lo permite.
Lo que más dispara tokens: contexto inflado, no “la IA pensando”
Casi siempre, el coste se dispara por tokens de entrada. Es decir: por lo que el modelo tiene que leer. Y eso ocurre porque el contexto está inflado. Esto es súper típico en RAG: el sistema recupera 10 fragmentos enormes, los pega todos y le pide al modelo que “responda con precisión”. Suena correcto… hasta que te das cuenta de que el modelo está leyendo 8.000 tokens para responder una duda de 80.
En chat también es habitual. El equipo guarda todo el historial, porque “así entiende mejor”. Pero la realidad es que el histórico largo se convierte en ruido. El modelo se confunde, se contradice y encima cuesta más. Es como intentar estudiar con 12 pestañas abiertas, 3 vídeos sonando y el WhatsApp explotando: tu cerebro no rinde mejor por tener más cosas; rinde peor.
La solución no es “quitar contexto a lo loco”. La solución es curar el contexto. En vez de pegar todo, conservas lo que de verdad importa: objetivo del usuario, restricciones, datos clave, decisiones previas y el último tramo de conversación. El resto se resume o se descarta. Y en RAG, en vez de “top-k grande”, recuperas menos pero mejor, con filtros por metadata.
Cómo recortar contexto sin que se note (o incluso mejorando)
Recortar contexto bien hecho suele mejorar la respuesta. Porque el modelo trabaja con información más relevante y menos ruido. La clave está en la jerarquía: qué es imprescindible, qué es útil, y qué es relleno.
En un chatbot de soporte, por ejemplo, lo imprescindible suele ser el plan del usuario, el producto, el problema actual y cualquier acción ya hecha. Lo útil puede ser un resumen de interacciones anteriores (si es un caso abierto). Y lo relleno es todo el “hola, gracias, ok, perfecto” de 30 mensajes atrás.
Por eso funcionan tanto los resúmenes de memoria. Cada cierto número de turnos, generas un resumen estructurado con lo importante y lo guardas. En adelante, alimentas al modelo con ese resumen + los últimos mensajes. Es más barato y mucho más estable.
En RAG, lo mismo: la calidad no sube por meter más chunks, sube por meter los correctos. Un buen sistema filtra por producto, idioma, país, fecha y versión de documentación. También elimina duplicados y recorta fragmentos para que no entren trozos irrelevantes (headers repetidos, disclaimers, navegación, etc.). Es increíble lo que ahorras solo limpiando basura.
Caché: el ahorro más fácil cuando hay repetición (y casi siempre la hay)
Si hay algo que da resultados rápidos, es el caché. Porque muchos productos pagan una y otra vez por lo mismo. Ejemplos típicos: “¿cómo cambio mi contraseña?”, “¿qué incluye el plan?”, “resúmeme este documento” (el mismo doc), “clasifica este lead” (con la misma info), “explica este proceso interno”.
El problema es que mucha gente intenta cachear y no le funciona, porque el prompt cambia cada vez. Añaden timestamps, IDs, tracking, o meten trozos variables que no aportan nada. Resultado: para el sistema, cada request es distinto, aunque la intención sea idéntica.
Un caché bien montado normaliza: limpia texto, ordena parámetros, versiona plantillas y controla expiración. Y lo más importante: decide qué es cacheable. No todo lo es, y no pasa nada. Empiezas por lo repetitivo y de bajo riesgo.
Cuando el caché entra, pasa algo bonito: además de bajar coste, baja latencia. Y eso, de cara a usuario, se traduce en “esto va rápido”, que vale oro.
Cuando la repetición no es literal: reutilización por similitud
Muchas preguntas no se repiten palabra por palabra, pero sí en significado. Ahí es donde el caché “inteligente” te salva. Si detectas que dos consultas son muy similares, puedes reutilizar una respuesta validada o al menos una base. Esto es especialmente útil en soporte, onboarding, documentación interna y preguntas frecuentes.
No hace falta complicarlo a lo loco. Lo importante es empezar por intents repetitivos y seguros. Si estás resolviendo temas de “cómo usar X función”, es perfecto. Si estás resolviendo casos sensibles o personalizados, mejor no arriesgar. La lógica es simple: reutiliza donde el riesgo es bajo y el volumen es alto.
Límites: el freno que evita que tu producto sea un buffet libre
Aquí es donde muchos proyectos fallan por miedo a “molestar al usuario”. Pero la realidad es que los límites, bien diseñados, mejoran la experiencia. Porque un producto sin límites se vuelve errático: a veces responde corto, a veces se enrolla, a veces tarda 30 segundos porque está intentando hacer de todo.
Los límites que realmente importan son tres:
Primero, límites por request: cuánto puede escribir el modelo, cuánto puede tardar, cuántas herramientas puede llamar. Esto evita respuestas infinitas y tool loops.
Segundo, límites por usuario: cuotas diarias o mensuales, rate limits y controles para evitar abuso. Esto protege tu presupuesto y también tu infraestructura.
Tercero, límites por sistema: circuit breakers cuando el proveedor falla, cuando sube la latencia o cuando el coste se dispara por minuto. Porque sí, hay días en los que algo se rompe y empieza a reintentar solo.
El truco es no poner muros, sino poner puertas. Una forma muy efectiva es ofrecer dos niveles: respuesta rápida y corta por defecto, y versión extendida bajo demanda. La mayoría no necesita lo largo. Y tú acabas de recortar consumo sin que nadie se queje.
Guardar el presupuesto sin bajar calidad: acotar la salida
Si quieres controlar costes y mejorar UX a la vez, acotar la salida es de lo más rentable. Un modelo sin instrucciones claras tiende a “explicar”. Y explicar cuesta tokens.
Por eso funcionan tan bien instrucciones del tipo: “responde en 8–12 líneas”, “máximo 3 recomendaciones”, “si falta información, pregunta una sola cosa”, “devuelve solo JSON”. No es ser rígido; es ser usable.
Además, cuando el formato está bien definido, reduces reintentos. Un montón de gasto se va en “no me devolvió lo que esperaba, vuelve a intentarlo”. Si tú le pides estructura, el modelo falla menos.
Y ojo: limitar salida no significa ser pobre. Significa ser concreto. Es como buen copy: dices lo necesario y ya.
Elegir el modelo correcto: pagar por potencia solo cuando aporta
Otra fuente de gasto es usar siempre el modelo más potente para todo. Es tentador porque “sale mejor”. Pero es como usar un camión para hacer entregas de sobres: funciona, pero no tiene sentido económico.
La forma madura de hacerlo es routing. Tareas simples a modelos ligeros. Tareas complejas a modelos grandes. Y si no estás seguro, cascada: intentas con el barato, validas, y escalas si hace falta.
Esto no solo baja coste: también baja latencia en tareas sencillas. Y el usuario lo percibe. Un sistema que responde rápido en lo fácil y se toma más tiempo en lo difícil parece más “inteligente” que uno que tarda siempre igual.
Además, puedes diseñar reglas de riesgo: si la tarea tiene impacto alto (por ejemplo, decisiones delicadas o compliance), usas un modelo más robusto y guardrails más estrictos. Si es algo operativo, vas más ligero.
Arquitectura: donde se pierden (o se ahorran) miles sin darte cuenta
Hay proyectos que están “bien en prompts”, pero se les va el coste por arquitectura. Y suele ser por cosas aburridas: llamadas duplicadas, falta de idempotencia, reintentos sin control, y tool calls sin contrato.
Un ejemplo real: un front que hace una llamada al modelo cuando el usuario escribe, otra cuando envía, y otra cuando el backend procesa. Nadie lo nota… hasta la factura. Otro ejemplo: un sistema que, si falla una API, vuelve a llamar al LLM para “arreglarlo”, y eso dispara loops.
La solución es ingeniería de toda la vida. Deduplicación: si ya procesaste una solicitud, no la vuelvas a procesar. Idempotencia: un ID único por operación para que no se ejecute dos veces. Reintentos: limitados, con backoff y con métricas. Y tool calls: contrato claro, máximo de llamadas y validación de outputs.
Cuando haces esto, el coste se vuelve estable. Y eso es lo que quieres: predictibilidad.
Los 10 conceptos que sostienen un sistema eficiente (y aparecen en cualquier implementación seria)
Para que tu implementación no sea una demo cara, hay piezas que se repiten sí o sí. No porque “esté de moda”, sino porque resuelven problemas concretos de coste y control. A lo largo de un sistema bien montado, aparecen estos 10 conceptos del campo semántico, y aquí los verás resaltados: IA generativa (GenAI), LLMs (modelos de lenguaje), agentes autónomos / AI agents, copilots internos, RAG (retrieval augmented generation), embeddings y vector databases, prompt engineering, fine-tuning / distillation, MLOps / LLMOps, guardrails y seguridad.
Si te fijas, cada uno responde a una pregunta práctica: cómo generar, cómo elegir, cómo recuperar contexto, cómo estructurar, cómo evaluar, cómo desplegar, cómo proteger y cómo escalar. Tenerlo claro evita improvisaciones que luego cuestan dinero.
Gobernanza: lo que convierte “optimización” en sistema sostenible
Aquí está la diferencia entre un proyecto que aguanta y uno que se rompe. Cuando optimizas costes, no basta con “bajar tokens”. Tienes que asegurarte de que la calidad no cae. Y eso se consigue con evaluación continua.
No hace falta volverse loco con frameworks desde el día 1. Empieza con un set de casos reales: 50–100 ejemplos de preguntas típicas, documentos, tickets y escenarios edge. Cada vez que cambias prompts, routing o RAG, lo corres y comparas. Añade validaciones simples: formato correcto, campos completos, tono esperado, políticas respetadas.
Lo importante es que la conversación sea objetiva: “antes, acertaba en 82/100; ahora, en 84/100, y cuesta 35% menos”. Eso es gobernanza. Sin eso, cualquier cambio es un riesgo.
Y otro punto: asigna presupuesto por feature. Si la funcionalidad “análisis de documentos” se dispara, o la optimizas o la replanteas. En productos reales, muchas veces descubres que lo caro no aporta tanto valor y lo sustituyes por algo más simple.
Cómo se ve esto en la práctica: de factura impredecible a control real
Imagina un SaaS que mete un asistente para soporte y onboarding. Lo lanzan y funciona. Pero el equipo mete toda la documentación en cada request “para que responda bien”, el historial crece sin límite y el modelo grande se usa para todo. A las semanas, el coste se duplica y la latencia sube. El equipo entra en pánico.
La secuencia lógica para arreglarlo suele ser así: primero instrumentas y ves dónde se te va el gasto. Descubres que el 70% del coste está en tokens de entrada. Entonces limpias RAG: menos chunks, mejor segmentación, filtros por producto/plan, eliminación de duplicados. Después resumes memoria del chat y acotas respuestas. De repente, el sistema responde más claro y cuesta menos.
Luego metes caché para FAQs y procesos repetidos. Y finalmente implementas routing: modelo pequeño para intents y borradores, modelo grande solo para casos complejos. El resultado típico (aproximado, depende del caso): bajadas del 30–60% en coste en flujos repetitivos, latencia más consistente y menos respuestas “tostón”.
Lo mejor de todo: el equipo deja de tener miedo de escalar usuarios. Porque ya no es una ruleta.
Cómo aterrizarlo en tu roadmap sin volverte loco
Para cerrar, lo más útil es que te lleves una secuencia que puedas aplicar sin reventar el sprint. Lo más rentable casi siempre es: medir primero, luego recortar contexto y salida, después cachear, y por último routing y gobernanza.
Si intentas hacer todo a la vez, te pierdes. Si lo haces en orden, cada paso te da ahorro y te prepara para el siguiente. La optimización de costes en LLMs es como optimizar una web: primero quitas lo gordo (imágenes pesadas), luego afinas (caché), y después haces mejoras avanzadas (CDN, edge, etc.).
Cierre: pagar menos por IA no es recortar, es diseñar mejor
Controlar costes en LLMs no va de “hacer que la IA hable menos” por capricho. Va de construir un sistema que sea útil, estable y escalable. Cuando mides, curas contexto, controlas salida, evitas repetir trabajo y eliges el modelo correcto por tarea, la factura deja de ser una sorpresa. Y el producto se vuelve más consistente, que al final es lo que más valor genera.
En resumen: menos improvisación, más diseño. Así se implementa IA de verdad en un producto, sin que el presupuesto se convierta en un agujero negro.En nuestro blog, te dejamos un artículo sobre ventajas y riesgos de usar IA en la gestión de clientes.
Preguntas frecuentes
1) ¿Qué es lo primero que debería medir para controlar costes?
Tokens de entrada y salida, coste por request, latencia, tasa de reintentos y gasto por feature (chat, RAG, resumen, extracción).
2) ¿Por qué el coste se dispara aunque no tenga muchos usuarios?
Porque cada interacción puede implicar demasiadas llamadas, contexto inflado, respuestas largas y reintentos automáticos sin control.
3) ¿Cómo recorto contexto sin empeorar la calidad?
Resume memoria del chat, conserva solo lo relevante y en RAG reduce fragmentos, elimina duplicados y filtra por metadata (producto, país, versión).
4) ¿El caché no hace que las respuestas queden “viejas”?
Puede pasar si no versionas. Usa TTL, versionado de prompts/modelos e invalidación cuando cambies la documentación o la lógica.
5) ¿Cuándo conviene usar un modelo “más grande”?
Cuando hay razonamiento complejo, redacción sensible, mayor riesgo o cuando el output no pasa validaciones (formato, completitud, coherencia).
