April 22, 2026
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5 minutos de lectura
Diez formas de reducir los costos de la IA de la generación 1: información extraída del informe de Gartner®
Por Rhea Jain
Actualizado: April 9, 2026
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Diseñado para la velocidad: ~ 10 ms de latencia, incluso bajo carga
¡Una forma increíblemente rápida de crear, rastrear e implementar sus modelos!
- Gestiona más de 350 RPS en solo 1 vCPU, sin necesidad de ajustes
- Listo para la producción con soporte empresarial completo
La IA generativa ha pasado rápidamente de la experimentación a la ejecución y ahora está integrada en los productos, las operaciones y las experiencias de los clientes. Sin embargo, a medida que las empresas amplían su adopción, está surgiendo un problema estructural: El uso de la IA crece más rápido que los mecanismos necesarios para controlar los costos. Lo que comienza como un proyecto piloto contenido se expande rápidamente a la creación de varios equipos de forma independiente, a las aplicaciones que invocan varios modelos y a los flujos de trabajo de las agencias que ejecutan un razonamiento de varios pasos. El resultado no es solo un mayor gasto, sino también unos costes cada vez más impredecibles y compuestos en toda la organización.
Este desafío se destaca en Gartner »10 mejores prácticas para optimizar los costos de la IA generativa y de agencia» , que examina cómo las decisiones arquitectónicas y la falta de disciplina operativa provocan sobrecostos a gran escala. Como se señala en el informe,»Hasta 2028, al menos el 50% de los proyectos de GenAI superarán los costos presupuestados debido a las malas elecciones arquitectónicas y a la falta de conocimientos operativos.» No se trata de un problema de herramientas, sino fundamentalmente de una falla del modelo operativo y arquitectónico.
Cómo creemos que Gartner define este cambio
Este cambio se explora en Gartner «10 mejores prácticas para optimizar los costos de la IA generativa y agencial» , que se centra en cómo las empresas deben replantearse los costes, la gobernanza y el control operativo a medida que los sistemas de IA pasan a la producción.
TrueFoundry se menciona en este informe en el contexto de las pasarelas de IA, una capa de control emergente para gestionar los costos, la confiabilidad y la gobernanza de las cargas de trabajo de IA.
Gartner destaca claramente la magnitud del desafío:»Las organizaciones que pasan de los proyectos piloto de GenAI a la producción experimentan un duro despertar en lo que respecta a los costos. Crear un sistema GenAI listo para la producción puede resultar muchísimo más caro que ejecutar un proyecto piloto». Esto marca el punto de inflexión: el costo de la IA se convierte en un problema de tiempo de ejecución, no en un problema de tiempo de construcción, debido a la forma en que los sistemas se orquestan, gobiernan y operan a escala.
Por qué aumentan los costos de la IA generativa en la producción
Para entender el problema, es importante analizar cómo se comportan los sistemas de IA a escala.
1 La inferencia se convierte en la capa de costos dominante
A diferencia de los sistemas tradicionales, la IA incurre en costos cada vez que se usa.
Gartner destaca este cambio:
«Hasta 2028, los costos agregados de la inferencia del modelo representarán al menos el 70% de los costos totales de la vida útil del modelo...»
Esto cambia radicalmente la forma en que se deben gestionar los costos.
Dos flujos de trabajo de agencia multiplican el costo por solicitud
Los sistemas de IA modernos no son de un solo paso.
Una sola solicitud puede desencadenar:
- llamadas de varios modelos
- interacciones entre herramientas
- razonamiento encadenado
Esto crea expansión de costos no lineal.
3. La adopción fragmentada genera ineficiencia
En la mayoría de las empresas:
- los equipos adoptan modelos de forma independiente
- no existe una gobernanza compartida
- los patrones de uso son inconsistentes
Esto lleva a:
- uso duplicado
- mala selección de modelos
- gastos generales innecesarios
4 La falta de gobernanza del tiempo de ejecución conduce a una expansión de los costos
Sin control centralizado:
- no se aplican cuotas
- no se toman decisiones de enrutamiento
- no existe visibilidad de costos
Aquí es donde el costo se convierte en inmanejable a escala.
How Can You Prevent GenAI Costs From Spiraling at Scale?
El cambio arquitectónico: del acceso al modelo al plano de control de la IA
Las recomendaciones de Gartner apuntan a un cambio claro.
No se trata de mejores modelos.
Se trata de controlar cómo se utilizan los modelos en la producción.
Las prácticas clave incluyen:
1 Acceso centralizado a los sistemas de IA
Una única capa de control para gestionar todas las interacciones entre modelos y herramientas.
2. Modelo de enrutamiento inteligente
Selección dinámica de modelos en función del costo, la latencia y el rendimiento.
3 Gobernanza y aplicación de políticas
Aplicar cuotas, límites y barreras en todos los usos.
4 Observabilidad de extremo a extremo
Seguimiento del uso, el rendimiento y los costos a un nivel granular.
5 mecanismos de optimización de costos
Reducir la inferencia redundante mediante el almacenamiento en caché y la reutilización.
Gartner formaliza este cambio:
«Una nueva categoría de herramientas llamada pasarelas de IA puede ayudar a controlar los costos mediante la aplicación de políticas... y al proporcionar funciones como el almacenamiento en caché y el enrutamiento de modelos para reducir los costos».
Esto define una nueva capa:
el plano de control de la IA
Dónde encaja TrueFoundry
Creemos que la dirección que describe Gartner apunta a un requisito claro:
una capa de control centralizada que rige la forma en que se usa la IA en toda la empresa.
TrueFoundry ha sido mencionado en este informe como parte de este ecosistema emergente de puertas de acceso a la IA.
TrueFoundry opera en la capa donde El uso de la IA se produce y donde se generan los costos.
1 Del seguimiento reactivo al control proactivo
En lugar de:
- rastrear el costo después de que suceda
TrueFoundry permite:
- controlar el uso antes de que se escale
2 Optimización dinámica en tiempo de ejecución
- Dirija las solicitudes entre modelos en función de las compensaciones entre costo y rendimiento
- Aplica presupuestos, cuotas y límites de tarifas
- Optimice el uso mediante el almacenamiento en caché y la reutilización
3 Visibilidad total en todos los sistemas de IA
- Seguimiento de costos a nivel de token
- Rastreo a nivel de solicitud
- Análisis a nivel de equipo y de aplicación
4 Gobernanza a escala empresarial
- Control de acceso centralizado
- Aplicación de políticas en todas las interacciones de la IA
- Barandas para un uso seguro y compatible
5 Despliegue preparado para la empresa
- Funciona en entornos locales y en la nube
- Soporta estrategias de varios modelos y proveedores
- Evita la dependencia de un proveedor
Esto cambia el modelo operativo de:
«¿Cuál es nuestro gasto en IA?»
a
«¿Estamos utilizando la IA de manera eficiente? ¿Debería ejecutarse esta solicitud?»
Por qué esto es importante para los CXO
La IA generativa está entrando en su segunda fase.
La primera fase se refería al acceso.
La siguiente fase trata sobre control y economía.
Al mismo tiempo, los modelos de precios están evolucionando:
«Para 2030, al menos el 40% del gasto empresarial en SaaS se destinará a precios basados en el uso, los agentes o los resultados». Esto hace que el costo:
- un decisión financiera
- un problema de gobernabilidad
- un diferenciador estratégico
Las organizaciones que introduzcan el control en la capa de ejecución deberán:
- mejorar la previsibilidad de los costos
- reducir los gastos innecesarios
- escale los sistemas de IA de manera responsable
Perspectiva final
Gartner define el costo de la IA generativa como desafío a nivel de sistemas basado en el comportamiento del tiempo de ejecución, no en la selección de modelos. Porque a gran escala:
- cada solicitud tiene un costo
- cada flujo de trabajo multiplica el uso
- todos los compuestos de ineficiencia
Las empresas que tengan éxito no serán las que adopten la IA más rápido.
Serán los que introduzcan:
el control, la gobernanza y la disciplina económica sobre el funcionamiento de los sistemas de IA.
La ventaja no vendrá del acceso a los modelos:
sino desde el control sobre cómo se utilizan esos modelos.
Explore más
Lea el informe completo de Gartner
Más información sobre TrueFoundry: https://www.truefoundry.com
Descargo de responsabilidad
Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio descrito en sus publicaciones de investigación y no recomienda a los usuarios de tecnología que seleccionen únicamente a los proveedores con las calificaciones más altas u otra designación. Las publicaciones de investigación de Gartner se basan en las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben interpretarse como declaraciones de hechos.
Gartner, 10 mejores prácticas para optimizar los costos de la IA generativa y agencial, por Arun Chandrasekaran y otros, 20 de marzo de 2026
GARTNER es una marca comercial de Gartner, Inc. y/o sus filiales.
TrueFoundry AI Gateway ofrece una latencia de entre 3 y 4 ms, gestiona más de 350 RPS en una vCPU, se escala horizontalmente con facilidad y está listo para la producción, mientras que LitellM presenta una latencia alta, tiene dificultades para superar un RPS moderado, carece de escalado integrado y es ideal para cargas de trabajo ligeras o de prototipos.
Diseñado para la velocidad: ~ 10 ms de latencia, incluso bajo carga
La forma más rápida de crear, gobernar y escalar su IA
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Preguntas frecuentes
¿Cómo optimizar los costos de IA generativa?
Puede optimizar los costos de IA generativa usando el modelo correcto para cada tarea y evitando el uso innecesario. Los prompts enfocados evitan el uso extra de tokens sin valor añadido. Limitar la longitud de las respuestas evita pagar por salidas innecesarias.
¿Cómo reducir los costos LLM?
Puede reducir los costos LLM limitando los prompts largos y las consultas repetidas. Los prompts concisos ayudan a controlar los costos. Usar modelos más pequeños para tareas simples es otra forma efectiva de reducir costos sin afectar el rendimiento.
¿Cuál es el papel de una pasarela de IA en la optimización de costos?
Una pasarela de IA ayuda a optimizar los costos controlando cómo se utilizan los diferentes modelos de IA. Enruta las solicitudes al modelo más rentable según la tarea. Con TrueFoundry, la pasarela de IA va más allá al ofrecer a los equipos una capa unificada para conectar, observar y gobernar el uso de IA.
¿Puedo usar IA generativa de forma gratuita?
Sí, puede usar IA generativa de forma gratuita a través de planes limitados ofrecidos por proveedores. Estos planes son útiles para pruebas y uso a pequeña escala. Sin embargo, tienen restricciones en el uso y las funcionalidades.
¿Por qué la IA generativa es tan costosa?
La IA generativa es costosa porque requiere alta potencia computacional para cada solicitud. Los modelos grandes se ejecutan en infraestructura costosa, lo que aumenta los gastos generales. Los costos también provienen de embeddings, integraciones y flujos de trabajo repetidos.
¿Cuáles son las mejores prácticas para la optimización de costos de IA?
Las mejores prácticas para la optimización de costos de IA incluyen usar el modelo más pequeño efectivo y reducir el uso innecesario. Mantener los prompts claros y las salidas limitadas ayuda a controlar el uso de tokens. Monitorear regularmente el uso ayuda a identificar áreas de alto costo.
¿Qué afecta el costo de inferencia LLM?
El costo de inferencia LLM está afectado por el tamaño del modelo, el uso de tokens y la frecuencia de solicitudes. Los modelos más grandes cuestan más porque requieren más poder computacional. Los prompts y salidas más largos aumentan el uso de tokens y el costo.
¿Cómo impacta el uso de tokens en los costos de IA?
El uso de tokens impacta los costos de IA al determinar cuánto se cobra por solicitud. Cada entrada y salida se mide en tokens. Los prompts y respuestas más largos generan costos más altos. Gestionar cuidadosamente el uso de tokens ayuda a mantener el gasto total bajo control.
¿Cuál es el costo de ejecutar LLM en producción?
El costo de ejecutar LLM en producción incluye el uso de tokens, la infraestructura y los gastos relacionados con el sistema. También hay que tener en cuenta el almacenamiento, la monitorización y las integraciones. Los costos de tokens suelen ser solo una parte del gasto total.
¿Qué es la IA agéntica y cómo afecta a los costos?
La IA agéntica es un sistema donde la IA realiza tareas a través de múltiples pasos y decisiones. Afecta los costos aumentando el número de llamadas al modelo necesarias para completar una tarea. Cada paso añade al uso de tokens y al costo computacional.
