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Agente IA: Gen AI FinOps

El GenAIFinOps nació como un proyecto para resolver la complejidad de gestionar múltiples modelos y la volatilidad de precios de tokens, funcionando como un verdadero Kubernetes para Costos de IA.

¿Cómo escalar modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) sin que el costo operativo inviabilice el ROI? Hemos desarrollado una capa de abstracción que permite la alternancia dinámica entre modelos, garantizando rendimiento técnico con eficiencia financiera radical.

RECURSOS

Oracle (Chat de Precios)
Haga preguntas en lenguaje natural sobre la fijación de precios de modelos de IA: “¿Cuál es el modelo GPT más barato?”, "Compare los precios del GPT-4 y del GPT-3.5", "¿Qué modelos son compatibles con la visión?"
Arquitecto (Optimizador de Costos)
Reciba recomendaciones basadas en IA: Analice su caso de uso. Calcule los costos para diferentes modelos. Vea los posibles ahorros (mensuales/anuales) Compare las alternativas con gráficos.
Panel de control
Monitoree su plataforma de optimización: Métricas de salud del sistema. Visión general del proveedor. Estadísticas del modelo. Guía de inicio rápido.

VALOR PARA EL NEGOCIO

Escenario: Chatbot de atención al cliente con 10 millones de tokens al mes

Visualiza los costes acumulados a lo largo del tiempo

Ahorro total (12 meses)

$4,767.60

Reducción del 99.3% en los costes

GPT-4 (actual)

$4,800

GPT-4o-mini

$32.40

Para desarrolladores

  • Ahorra tiempo en la búsqueda de precios
  • Selección de modelos basada en datos
  • Optimiza costes sin perder calidad

Para empresas

  • Reducir los costes de IA entre un 30 y un 99%
  • Evitar desvíos de presupuesto
  • Seguir y prever el gasto en IA
  • Justificar las inversiones en IA ante las partes interesadas

Tecnologías utilizadas

  • Backend:
    Python + FastAPI + ChromaDB + RAG
  • Frontend:
    React + TypeScript + Tailwind CSS
  • IA:
    litellm (soporte a LLM de múltiples proveedores)

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