FinOps LLM es la plataforma de gestión de costes de IA y observabilidad de LLM para equipos de ingeniería que ejecutan IA generativa en producción. Atribución en tiempo real en OpenAI, Anthropic, Bedrock y Gemini · detección de anomalías, chargeback y optimización automatizada (enrutamiento, caché, compresión) · reconciliación mensual contra facturas brutas de proveedores.
Conciliado contra todos los proveedores principales
Datos de coste a nivel de token ingeridos de cada proveedor. Reconciliados cada hora. Filtrables por proveedor, modelo, característica, equipo, cliente, entorno.
Cada token mapeado a una característica, equipo y cohorte de cliente. Chargeback y showback mensuales, exportados a tu sistema financiero o como CSV.
Alertas en tiempo real cuando el gasto, latencia o calidad se desvía de la línea base móvil de una característica. Slack, PagerDuty, correo - y estrangulación automática cuando importa.
Enrutamiento de modelos, caché semántica y compresión de prompts desplegados detrás de feature flags, probados A/B durante mínimo siete días, graduados solo en ganancias de calidad y coste.
Cada solicitud clasificada por complejidad y enrutada al modelo más barato que cumple tu estándar de calidad. Razonamiento a modelos insignia; clasificación y extracción a modelos pequeños y rápidos.
Prompts casi duplicados identificados con embeddings; respuestas idénticas servidas desde caché <10ms. Umbrales de similitud afinados por característica.
Prompts del sistema auditados por redundancia. Ejemplos deduplicados. Contexto recuperado comprimido con técnicas estilo LLMLingua. Cada cambio probado A/B.
Cargas de trabajo no interactivas enrutadas a endpoints de lote (hasta 50% de descuento) con encolamiento consciente de SLO para rutas sensibles al tiempo.
Capacidad idéntica frecuentemente cuesta 2–3× más en un proveedor. Enrutamos por capacidad por dólar, no por el SDK con el que tu equipo comenzó.
Reintentos inteligentes y fallbacks escalonados superan el sobre-aprovisionamiento del peor caso. Mantén SLO sin pagar precios de insignia en cada llamada.
Ingerimos facturas de proveedores, logs de gateway y telemetría de uso. El viernes, tienes un mapa completo de tu gasto en LLM - por proveedor, modelo, característica, equipo - clasificado por desperdicio en dólares.
La auditoría se convierte en un plan de ingeniería priorizado respetando tu postura de cumplimiento, SLOs de latencia y proceso de lanzamiento. Guardarraíles de calidad acordados por endpoint. Firmas en cada cambio.
Los ingenieros de FinOps LLM se emparejan con los tuyos para lanzar cada optimización detrás de feature flags, probar A/B durante siete días versus la línea base, y graduar al 100% del tráfico. El centro de control se activa junto a él.
Los precios se mueven. El tráfico cambia. Los modelos se lanzan. La plataforma vigila la desviación; recomendamos e implementamos seguimientos para que los ahorros se compongan. Cada mes cierra con una Declaración de Ahorros firmada.
Rango entre compromisos, dependiendo de arquitectura y mezcla de tráfico.
Kickoff → primera factura de proveedor reconciliada.
Cada cambio probado A/B mínimo 7 días.
Gratuita - acreditada contra implementación.
Auditoría gratuita. Después, solo pagas cuando nos ahorras dinero - medido contra una línea base fija, reconciliado con facturas de proveedores.
Sin ahorros, sin cuota · auditoría acreditada contra implementación · cancela en cualquier momento
Centro de control, atribución y chargeback para equipos que desean visibilidad sin una implementación gestionada. Trae tu propia optimización.
Anual o mensual · actualiza a Rendimiento en cualquier momento
¿Te falta algo? Correo a hello@finopsllm.com - respondemos dentro de un día laboral.
Visibilidad, atribución, optimización, responsabilidad - aplicados a tokens. Con una arquitectura de referencia de 30 páginas.
Un playbook práctico para reducir gasto en IA mediante enrutamiento, caché, lotes y disciplina de prompts.
Estrategias de tagging, matemáticas de chargeback y patrones de integración de gateway. Con código de referencia.
Las métricas, alertas y límites de propietario que evitan que los cambios de gasto se oculten en facturas mensuales.
Líneas base por característica, estacionalidad y cómo cablear alertas que los ingenieros no silenciarán.
Reduce desperdicio de tokens impulsado por recuperación con mejor chunking, límites de contexto más estrechos y reranking selectivo.
Definiciones para atribución, showback, chargeback, tokens de lectura de caché, enrutamiento y coste por tarea exitosa.
Cómo reportar gasto de IA por equipo y producto antes de convertirlo en asignación presupuestaria.
Request tags, reconciliación de factura, reintentos y clases de carga de trabajo para gasto en OpenAI.
Rastrear gasto de Anthropic por característica, propietario, carga de trabajo y comportamiento de enrutamiento sin romper la reconciliación.
Cómo enviar solicitudes fáciles a modelos más baratos y mantener intacta la calidad, latencia y comportamiento de fallback.
Los campos a nivel de solicitud que hacen que los cambios de costes de IA sean explicables para ingeniería y finanzas.
Compara capacidad de modelo equivalente en proveedores sin subestimar costes de migración y gastos generales.
Coste por tarea exitosa mensual en GPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama, en cargas de trabajo estandarizadas.
Los estudios de caso públicos se publicarán solo después de la aprobación del cliente. Hasta entonces, las referencias de evaluación se manejan de forma privada.
Dos semanas. Acceso de solo lectura. Regresamos con un mapa completo de tu gasto, clasificado por desperdicio, más una línea base que nuestro centro de control puede rastrear. Gratuita. Sin compromiso de implementación.
DESCUBRIMIENTO DE 30 MIN · SOLO LECTURA POR DEFECTO · NDA + DPA BAJO DEMANDA · SIN COMPROMISO