Las empresas que han adoptado el uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) como el GPT-4 de OpenAI se enfrentan a desafíos significativos relacionados con la escalabilidad y los costos. Estos modelos avanzados de inteligencia artificial, capaces de generar texto similar al humano, están cambiando la forma en que las organizaciones utilizan la inteligencia artificial. Sin embargo, el modelo de precios de GPT-4, que cobra $0.06 por cada 1,000 tokens de entrada y $0.12 por cada 1,000 tokens de salida, puede incrementar rápidamente las facturas en entornos de producción.
Una preocupación importante es el comportamiento cuadrático de los costos. Esto significa que, a medida que aumenta la longitud de las secuencias de texto, los gastos se multiplican considerablemente. Por ejemplo, usar el doble de tokens no solo duplica el costo, lo multiplica exponencialmente, lo que representa un grave obstáculo para proyectos que necesitan escalar, afectando tanto la sostenibilidad como la asignación de recursos.
Los tokens, las unidades más pequeñas de texto procesadas por los modelos, son esenciales para interactuar con los LLMs. Aproximadamente, 740 palabras equivalen a 1,000 tokens. Esto pone a las empresas en una situación complicada, ya que la adopción de LLMs conduce a un incremento en el número de usuarios y la frecuencia de uso, lo que inevitablemente eleva el costo mensual debido al aumento en el número de tokens usados.
Para contrarrestar estos costos, las empresas deben prever el crecimiento exponencial de los gastos. Técnicas como la ingeniería de prompts pueden ser cruciales para reducir el consumo de tokens mediante la optimización de las preguntas planteadas a la inteligencia artificial. Esto incluye formular solicitudes más concisas y relevantes, así como monitorear las tendencias de uso para evitar sorpresas en las facturas.
Asimismo, comparar la eficiencia entre diferentes modelos resulta esencial. Modelos como el GPT-3.5 Turbo ofrecen respuestas rápidas y a menor costo, siendo adecuados para tareas de alta interacción que no necesitan el nivel de complejidad del GPT-4. Sin embargo, el GPT-4, con su capacidad para ofrecer respuestas más precisas y contextos más completos, justifica su uso con costos más altos.
Las empresas, especialmente aquellas que operan a gran escala, deben considerar el uso de modelos más pequeños y económicos para tareas como la automatización de preguntas frecuentes, puesto que no todas las aplicaciones requieren el nivel avanzado de los modelos más costosos. Encontrar un equilibrio entre latencia y eficiencia es fundamental para decisiones estratégicas sobre el uso de LLMs.
Finalmente, plantearse una estrategia con múltiples proveedores podría proporcionar flexibilidad y mejores condiciones para negociar precios, lo que permitiría a las empresas adaptarse mejor a las dinámicas del mercado. Con las herramientas adecuadas para administrar y optimizar estos procesos, las organizaciones podrán enfrentar los desafíos de costos asociados con los LLMs, transformando estos retos en oportunidades para una adopción más sostenible de la inteligencia artificial.
