Cargando datos de benchmark…
EyesInAI·Cargando datos de benchmark en vivo
Casos de estudio
EyesInAI nació como una forma de ver qué modelo de IA es el mejor para cada trabajo. El siguiente paso natural: usar esa misma evaluación en un producto real. Tomamos las tareas reales de un cliente, probamos cada modelo candidato con los datos reales y encontramos el modelo más económico que todavía responde correctamente, tarea por tarea. Este es el primero.
Una API con cobro por uso crece con cada token. Las facturas se disparan por la estructura (sin caché, enrutando de más a modelos de frontera, procesos sin tope), no por usar más IA. Lea el mecanismo y la solución, y luego véala aplicada abajo.
Lea sobre el impuesto de los tokensDetrás de cada caso de estudio está nuestra consola de revisión. Evalúa cada modelo candidato (y el propio entorno del agente de IA) con sus tareas reales, califica cada respuesta contra la respuesta correcta conocida y calcula el costo de cada decisión de enrutamiento de dos formas honestas. Usted se lleva el modelo aprobado más económico para cada trabajo, no una suposición basada en una clasificación.
El modelo más económico que todavía aprueba cada tarea: medido, no supuesto.
Qué trabajo de agentes cobrado por suscripción puede pasar a un modelo de menor costo antes de que llegue el cobro por uso.
El equivalente con cobro por uso y el gasto real, para que la cifra de ahorro resista la revisión de un equipo de finanzas.
Para el chatbot de soporte de servicio en campo de una empresa de renta de equipo, evaluamos 5 modelos en 11 acciones del chatbot y armamos una tabla de enrutamiento: el modelo más económico que todavía resuelve bien cada tarea.
La misma estrategia que aplicamos en el chatbot de DLR, cada palanca basada en lo que hemos medido o estamos construyendo. Empiece por las estructurales, de poco esfuerzo: detienen la fuga antes de tocar un modelo.
Evalúe sus tareas reales; envíe cada una al nivel más bajo que todavía supere el estándar de calidad. En DLR eso midió un 31% de ahorro por turno con la misma exactitud.
Guarde en la caché de instrucciones el bloque fijo del sistema; fije un presupuesto máximo por turno y un tope de gasto diario con alertas. Son ajustes de configuración, lanzados esta semana, sin cambiar de modelo.
Pase las llamadas de alto volumen y baja complejidad a hardware propio cuando las cuentas del punto de equilibrio lo justifiquen. Hoy DLR funciona por API; esta es nuestra siguiente palanca.
Volver a evaluar, proponer, aprobar y cambiar de nivel en vivo, sin volver a publicar. Empaquetado como un componente portátil de “chatbot + enrutamiento medido” en openclaw.ai.
¿Quiere esto para su producto? Cuéntenos su caso de uso.