La semana pasada desperté con una factura de 500 USD de OpenAI. Mi nueva capa SaaS no tenía usuarios activos pero recibió 100000 solicitudes. Al revisar los registros descubrí un botnet que rellenaba mi formulario de registro para probar tarjetas robadas y generar texto gratis. Intenté añadir Google reCAPTCHA v3 pero la tasa de conversión en el registro cayó un 20 por ciento. Los usuarios detestaban clicar en semáforos y la puntuación invisible bloqueaba a clientes legítimos que usaban VPN. Necesitaba verificar que las solicitudes vinieran de humanos sin molestar a nadie.

La solución: disuadir económicamente. No necesitaba determinar con certeza si el usuario era humano, solo hacer caro que me atacaran. Implementé un sistema basado en Prueba de Trabajo del lado del cliente similar a Hashcash. Cómo funciona conceptualmente: handshake inicial en el que el cliente solicita un reto al servidor; el trabajo consiste en que el navegador resuelve un puzzle criptográfico con Argon2 que requiere alrededor de 1 a 2 segundos de CPU; la verificación en el servidor es instantánea y el coste de cómputo queda soportado por el cliente. Para un usuario humano esos 2 segundos pasan desapercibidos en segundo plano. Para un bot que intente enviar un millón de solicitudes el coste en electricidad y CPU convierte el ataque en algo económicamente inviable.

Ventajas frente a reCAPTCHA y límites por IP. Los sistemas tradicionales basados en IP fallan cuando los atacantes rotan proxies. La Prueba de Trabajo hace que la carga sea local en el dispositivo, así que los proxies no reducen el coste. Para aplicaciones que pagan por token como OpenAI o Anthropic, reducir volumen es crítico porque cada solicitud falsa se traduce en gasto real. Además la experiencia de usuario mejora porque no hay ventanas emergentes ni clicks extra.

Implementación práctica en Node y React. Idea general de integración sin bloquear la interfaz: el cálculo del puzzle se realiza en un Web Worker para no congelar la UI y el servidor solo necesita verificar la solución recibida. En la parte cliente se solicita un reto, se ejecuta el cálculo y se envía la solución junto con la petición sensible como registro o generación. En el backend se valida el resultado y se protege contra replay attacks con mecanismos atómicos como locks en Redis. Para aplicaciones que ya usan frameworks modernos esto se integra en minutos y ocupa pocos KB en el bundle, mucho menos que soluciones de terceros pesadas.

Consideraciones técnicas. Elegir parámetros de Argon2 que impliquen 1 a 2 segundos en dispositivos típicos permite equilibrio entre usabilidad y defensa. La verificación debe ser determinista y ligera en el servidor. Es recomendable combinar Prueba de Trabajo con controles adicionales como límites por cuenta, detección de patrones de comportamiento y monitorización de facturación en tiempo real para detectar picos anómalos.

Por qué es especialmente útil para IA empresarial. Si su servicio usa modelos cuyo consumo se factura por token, una oleada de peticiones automatizadas puede provocar un agotamiento de crédito en pocas horas. La Prueba de Trabajo actúa como un impuesto de CPU que desalienta el scraping y el abuso automatizado, protegiendo presupuesto y garantizando que las llamadas pagadas llegan a usuarios reales. Esto complementa otras estrategias de seguridad y gobernanza del gasto en proyectos de inteligencia artificial y agentes IA.

Cómo podemos ayudar en Q2BSTUDIO. En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Podemos integrar soluciones de Prueba de Trabajo en su plataforma, adaptar parámetros de Argon2 según su base de usuarios y desplegar la lógica de verificación y protección en la nube. Si necesita una solución completa y personalizada para proteger sus créditos API y mejorar la resiliencia de sus servicios, visite nuestra página de Inteligencia artificial para conocer nuestros servicios de IA para empresas y además explore cómo desarrollamos aplicaciones en software a medida y aplicaciones a medida.

Servicios complementarios. Además de la integración de Prueba de Trabajo ofrecemos ciberseguridad y pentesting para validar la solidez del sistema, servicios de cloud en AWS y Azure para desplegar la verificación y la protección con alta disponibilidad, y soluciones de inteligencia de negocio y Power BI para monitorizar consumo y anomalías. Nuestra experiencia en agentes IA, automatización de procesos y software a medida permite entregar un enfoque holístico que reduce riesgos y optimiza costes.

Conclusión. La Prueba de Trabajo del lado del cliente es una herramienta efectiva para detener el agotamiento de crédito de APIs como OpenAI sin perjudicar la experiencia de los usuarios legítimos. Es económica, fácil de integrar y compagina bien con otras medidas de defensa. Si desea que Q2BSTUDIO implemente esta protección en su plataforma o le asesore sobre parámetros y despliegue, contáctenos para una consultoría personalizada. En Q2BSTUDIO trabajamos con soluciones a medida centradas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y business intelligence para llevar su proyecto al siguiente nivel.