Aquí explico cómo un poco de pereza me costó 78 dólares.
Trabajando en un proyecto personal pedí a una herramienta llamada Cline que procesara alrededor de cien archivos distribuidos en subdirectorios de un proyecto. Seleccioné un modelo avanzado para tener mayor contexto y le pedí que recorriera recursivamente las carpetas, procesara cada archivo y guardara los resultados en un nuevo fichero.
Cline empezó a trabajar pero muy despacio. Cada lectura y cada guardado mostraban un indicador de solicitud a la API. Veinte minutos y 26 dólares después terminó la primera pasada. Revisé el fichero de resultados y encontré que muchos archivos habían sido omitidos pese a mis instrucciones claras.
Harto, hice una lista de los archivos saltados y pedí que lo intentara de nuevo. Para no estar supervisando subí el umbral de aprobación automática de peticiones y me fui a tomar un café. Al volver, Cline había terminado otra vez, pero los resultados seguían siendo insuficientes: más archivos sin procesar, entradas sin resultado y la factura de la tarea se había disparado a 78 dólares.
Entonces caí en la cuenta de lo obvio: para juntar el contenido de todos los archivos no necesitaba hacer cientos de llamadas a una API, bastaba con una simple orden de Bash que cualquier sistema Unix puede ejecutar en milisegundos en local.
El comando que ejecuté fue
find data/ -type f -exec cat {} + > all_data.txt
Este comando recorre la carpeta data de forma recursiva, selecciona solo archivos, concatena su contenido en un solo paso aprovechando la optimización que agrupa ficheros y redirige la salida a all_data.txt. Con el fichero combinado pedí a Cline que procesara solo ese archivo.
La segunda aproximación tardó dos minutos y me costó 0.78 dólares.
Qué pasó realmente
Cuando Cline procesaba archivo por archivo generaba una petición a la API por cada operación de lectura y escritura. Con cien archivos eso se traduce en más de doscientas llamadas, cada una con la latencia de red asociada. Cada llamada también reenviaba todo el contexto: historial de conversación, prompts de sistema e instrucciones. Con un contexto medio de 10000 tokens por petición, doscientas llamadas equivalen a quemar millones de tokens en sobrecarga antes de contar el contenido real.
Al agrupar todos los archivos localmente convertí esas doscientas llamadas en una sola. Reduje la latencia de red, dejé que el sistema de archivos hiciera su trabajo y evité reemitir el contexto completo cientos de veces. El resultado fue menor tiempo y un coste infinitamente más bajo.
Lección de pensamiento algorítmico
La experiencia remarca por qué entender el modelo de costes de tus herramientas es tan importante como entender sus capacidades. Los proveedores cobran por petición y por token, lo que castiga las operaciones granularizadas. Es similar a cómo una base de datos funciona de forma eficiente con operaciones por lotes en lugar de transacciones individuales. Mi primer enfoque tuvo complejidad O(n) en número de llamadas, la solución con Bash lo redujo a O(1) al agrupar localmente. Esa diferencia entre coste lineal y coste constante fue lo que me hizo perder 78 dólares.
También entró en juego la localidad de datos. Mi método original no aprovechó cachés locales ni optimizaciones del sistema de ficheros, todo tenía que viajar a través de la red y volver. Mantener los datos locales hasta el momento de enviar uno solo fichero fue determinante.
El verdadero coste de la conveniencia
Caí en la trampa de usar IA para todo simplemente porque podía. Hay tareas para las que la inteligencia artificial es perfecta y tareas para las que las utilidades del sistema son más adecuadas y económicas. Probablemente gasté más tiempo gestionando y depurando la solución basada en IA que el que habría empleado pensando cinco minutos y usando la herramienta correcta desde el principio.
Mi pequeño descuido me dejó una lección clara: comprende el modelo económico de tus herramientas, especialmente cuando se cobran por operación. La solución más elegante y rentable no siempre es la más nueva o la más emocionante tecnológicamente.
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Conclusión
La historia me recordó una máxima práctica: usa la herramienta adecuada para cada problema. A veces la respuesta es una utilidad clásica como Bash, otras veces es una solución avanzada de inteligencia artificial. En Q2BSTUDIO te ayudamos a elegir y construir la solución óptima, con foco en coste, seguridad y resultados. Palabras clave que dominamos: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.
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