Cuando un equipo adopta LLMs sin una capa de evaluacion, caching y routing, el costo sube rapido y la calidad se vuelve inconsistente. El primer paso no es cambiar de modelo, sino entender que parte del flujo realmente necesita inteligencia de alto costo.
En proyectos reales, separar prompts por nivel de complejidad, guardar respuestas reutilizables y medir calidad por caso de uso permite bajar gasto sin romper la experiencia. La clave es tratar el uso de IA como arquitectura de producto, no como consumo aislado de API.