¿Qué estás construyendo?
Nuestra selección para cada escenario, con mediciones y precios en vivo, sin discurso comercial.
- Chatbots Chatbot paso a paso: selector de modelos, Stop real, presupuesto de contexto medido, compresión en memoria y búsqueda web vía gateway.
- Trazado de agentes Añade tres cabeceras a las llamadas del agente al modelo y obtén una cascada de cada ejecución: llamadas paralelas, tiempo en tu código, fallos y coste.
- Latencia del agente Tres causas de lentitud reproducidas y corregidas: llamadas al modelo en serie (de 3.7 s a 1.8 s), una herramienta lenta en tu código y razonamiento para respuestas de una frase.
- Coste del agente Cuatro causas de una factura elevada, reproducidas y corregidas: un timestamp que rompe la caché (de 0% a 73% de aciertos), contexto creciente, reintentos y un modelo inadecuado.
- Depuración de agentes Localiza la ejecución de un agente por la etiqueta del usuario y analiza tres fallos: un 404 con reintento, respuestas truncadas con estado 200 y un 400 en el segundo turno.
- Gasto del agente de programación Una ejecución de Claude Code por un gateway: la primera llamada de cada uno de los tres agentes sumó el 72% de $0.17. Bastan dos variables de entorno.
- Preguntas sobre el registro del agente Añade una pasarela LLM a Claude como conector personalizado, inicia sesión, autoriza la lectura del registro de peticiones y pregunta en el chat. Tres preguntas, 14 llamadas a herramientas, verificadas.
- Herramientas de registros del agente Dale a tu agente acceso a los logs de un gateway LLM por MCP con una API key. Una investigación de costes costó $0.0015 con un modelo pequeño; una consulta REST fija, $0.
- Control de versiones de prompts Guarda los prompts en una biblioteca, llámalos por prompt_id y publica moviendo una etiqueta. Medido: 8 a 9 s hasta las llamadas reales y los mismos 114.5 tokens de prompt que al enviarlo en la petición.
- Despliegue del prompt Envía el 10% del tráfico de producción a un nuevo prompt, por sesión. En la prueba recibió el 8.0% de 200 sesiones, sin cambios de versión, y costó 1.94x por llamada.
- Pruebas de prompts Al acortar el prompt se perdió una regla. En 110 mensajes nuevos omitió el número de pedido 18 veces (16%); el anterior, ninguna. Una prueba de 40 filas no detectó fallos.
