Integrando LLMs donde realmente ayudan.
Hacer que una llamada a Claude o a GPT funcione en una demo es lo fácil. Hacerla robusta en producción — con reintentos, fallbacks, evaluación y control de coste — es lo que de verdad cuesta.
Model-agnostic Hardened para producción Coste controlado
Qué implica realmente integrar un LLM
Una integración LLM en producción es más que un prompt y una API key. Necesita: parsing de output estructurado, retries, monitorización de coste, harnesses de evaluación, fallback a otros modelos, versionado de prompts y validación de respuestas.
Las pesadillas de "IA que alucina en producción" vienen de integraciones que saltan esas capas. Las construimos desde el día uno.
Trabajamos con Claude (default para tareas de razonamiento), GPT (cuando el coste pesa más que la calidad) y open-source (Llama, Mistral) para on-prem o alto volumen.
Nuestro enfoque
Selección de modelo
Modelo correcto por tarea. No cada llamada necesita el frontier.
Prompt engineering
Prompts versionados, testeados contra eval sets, cortos y deterministas.
Validación de output
Outputs estructurados con schema; inválidos se reintentan o marcan.
Coste y latencia
Tracking por request, presupuestos de latencia, caching cuando aplica.
Ideal para
Buen encaje
- Productos con necesidad específica de features LLM
- Equipos con capacidad de ingeniería pero sin expertise LLM ops
- Quieren independencia de modelo (sin lock-in)
No encaja
- Proyectos de chatbot puramente consumer
- Empresas buscando función data science interna (otro servicio)
Preguntas que nos hacen siempre
¿Qué modelo deberíamos usar?
Normalmente una mezcla. Claude Sonnet para razonamiento, GPT-4 clase para creativo, open-source para privacidad o volumen. Elegimos por llamada, no por proyecto.
¿Manejáis vector DBs / RAG?
Sí. Ver nuestra página de sistemas RAG para el servicio específico.
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30 minutos al teléfono. Te decimos con honestidad si podemos ayudarte — o si hay alguien que encaja mejor.
O escríbenos a contact@unlockmanagement.com