Cargando datos de benchmark…
EyesInAI·Cargando datos de benchmark en vivo
La clasificación pública mide tareas genéricas. Su app no es genérica. Envíenos los trabajos que realmente hace y los correremos contra los modelos candidatos, con mediciones y precios; después le entregamos una tabla de enrutamiento: el modelo menos costoso que todavía aprueba cada tarea, con el ahorro incluido.
Los trabajos que su app realmente hace: algunos prompts de ejemplo por tarea. Una respuesta de soporte, una llamada a herramienta, una extracción. No necesitamos datos ni secretos.
Los mismos prompts van a cada modelo candidato, calificados con validadores deterministas: el mismo método detrás de la clasificación pública, aplicado a su carga de trabajo.
Por tarea: el modelo menos costoso que todavía supera el umbral de calidad, con tasa de aprobación, latencia y costo por llamada, más el ahorro total frente a su configuración actual.
Aplicamos exactamente este proceso a un chatbot de soporte real y creamos una tabla de enrutamiento por acción que redujo el costo de modelos en un 31% sin pérdida de precisión medible. Lea el caso de estudio →
Llega directamente al operador. Respondemos al contacto que nos dé, normalmente en un día hábil.