Tu factura de tokens del LLM se disparó 3X de nuevo y no eres el único. Equipos que he visto han quemado 50k USD al mes en inferencia LLM cuando podría haber costado 15k USD aplicando cinco estrategias concretas. La verdad incómoda es que gran parte del gasto en tokens es desperdicio: envías bases de código completas cuando solo hacen falta tres funciones, pagas por recordarle al LLM su tarea miles de veces al día y ejecutas LLMs para tareas que un regex resolvería en milisegundos.

A continuación detallo las cinco estrategias que nos permitieron reducir costes en alrededor de 60% sin sacrificar funcionalidades, con pasos prácticos para implementarlas en producción.

Estrategia 1. Recuperación de contexto dirigida Evita enviar documentos enteros al LLM. Construye grafos de dependencias y recupera solo los fragmentos relevantes por intención o por función. Resultado: menos tokens por consulta y respuestas más precisas. Implementación: indexa secciones por metadatos, consulta por similitud y concatena solo los pasajes necesarios.

Estrategia 2. Optimización del prompt del sistema Revisa y compacta los prompts de sistema. Pequeños recortes pueden reducir tokens en un 38% o más. Tips: define reglas claras, usa tokens de control en lugar de ejemplos largos y prioriza instrucciones concisas para mantener comportamiento estable.

Estrategia 3. A/B testing de prompts como si fuera código Tratea los prompts como artefactos versionados: prueba variantes, mide latencia, coste por token y calidad de salida. Automatiza experimentos y despliega la mejor versión. Esto evita cambios manuales que aumentan consumo sin mejorar resultados.

Estrategia 4. Caché inteligente y batching Cachea respuestas deterministas y agrupa peticiones pequeñas en lotes cuando sea posible. Evita arquitecturas serverless mal dimensionadas que generan miles de invocaciones cortas con alto coste por llamada. Usa TTL adaptativos y validación por hash para mantener la coherencia.

Estrategia 5. Auditorías despiadadas de necesidad del LLM Pregúntate para cada caso si realmente hace falta un LLM. Muchas tareas pueden resolverse con reglas, expresiones regulares o motores de búsqueda locales. Prioriza LLMs para tareas que aporten valor diferencial y subcontrata lo demás a soluciones más baratas o locales.

Ejemplos rápidos: reduce contexto repetido reescribiendo state management para que el LLM reciba solo cambios incrementales; sustituye prompts recordatorios por instrucciones incorporadas en una capa de orquestación; y monitoriza coste por intent para identificar candidatos a optimización.

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