Reducir costos API LLM: cómo recortar 95% en 2026
Un arquitecto cloud pasó de USD 12.000 a menos de USD 600 mensuales en APIs de LLM. Las 7 técnicas para lograrlo, con datos reales de 2026.
HTTP 200 no es garantía: los fallos silenciosos de la IA
HTTP 200 solo confirma el transporte, no que tu agente de IA produjo algo. Cómo detectar los fallos silenciosos que no disparan alertas.
El caso GPT-4o: de USD 30 calculados a USD 340 reales
Un side project estimado en USD 30/mes facturó USD 340 al volverse viral. Qué falló en el cálculo de GPT-4o y cómo estimar bien antes de lanzar.
Más subagentes paralelos, pipeline más lento: la data
Un séptimo subagente subió la latencia de 22s a 31s. El problema no era el paralelismo sino la agregación de contexto. Cómo medirlo y resolverlo.
RAG en PostgreSQL con pgEdge: búsqueda híbrida 2026
pgEdge lanzó su RAG Server como servicio gestionado: búsqueda híbrida vectorial + BM25 sobre PostgreSQL, sin infraestructura adicional.
IA en tu pipeline CI/CD sin mandar código al cloud
Cuatro asistentes IA que corren local para resolver tests flaky, PRs enormes y deploys problemáticos, sin API keys ni billing.
Construir LLM desde cero en PyTorch (2026)
Cómo construir un modelo de lenguaje desde cero en PyTorch: arquitectura Transformer, tokenización, training loop y comparativa entre GPT-2, Llama 3 y DeepSeek.
SynapseKit: El Framework Python para Agentes IA
SynapseKit es un framework Python async-native para construir pipelines y agentes de inteligencia artificial. Diseñado para optimizar proyectos con modelos de lenguaje.
LLMs para SQL: Optimiza tus Consultas
Aprende a optimizar consultas SQL utilizando inteligencia artificial y LLMs. Mejora significativamente el rendimiento de tus bases de datos con técnicas modernas.
Doc4LLM: Alucinaciones cero en tus LLM
Doc4LLM es un servidor MCP que resuelve el problema de las alucinaciones en LLM al proporcionar documentación real y actualizada de APIs, sin hallucinations.
End of content
End of content