Control de costes en agentes de IA

Por qué los agentes salen caros

Una sola llamada de chat suele costar poco. Pero un agente llama al modelo muchas veces seguidas: para planificar, usar herramientas, pasos intermedios, a veces con varios subagents a la vez. Los costes se multiplican: tokens por llamada × número de iteraciones × número de subagents en paralelo.

Palanca 1: presupuestos y límites

Fija límites duros: número máximo de iteraciones, presupuesto máximo de tokens por tarea o coste máximo por ejecución. Así, un agente atascado no deja que los costes sigan subiendo sin control.

Palanca 2: enrutamiento de modelos

No todas las subtareas necesitan el modelo más caro. Los pasos simples y mecánicos (formateo, resúmenes cortos) pueden hacerlos modelos más baratos y pequeños, mientras que la planificación compleja se reserva para el modelo más caro.

Palanca 3: mantener el contexto pequeño

Cuanto más contexto (archivos, historial) se envía en cada llamada, más tokens de entrada se pagan, en cada paso individual. Compartir solo los fragmentos relevantes en vez de archivos enteros o historiales de chat completos ahorra dinero directamente.

Palanca 4: monitorización del uso

Vigila cuántos tokens se consumen realmente: por tarea, por día, por usuario. Sin monitorización, a menudo solo notas una explosión de costes cuando llega la factura.