El aviso de 8.000 euros o dólares fue el despertador que necesitábamos. Empezó con una pregunta simple en una revisión de código sobre por qué la factura de OpenAI era tan alta. Nadie tenía una buena respuesta. Llamábamos a modelos avanzados para todo texto y extracción de datos, desde convertir hola en HOLA hasta parsear logs complejos. Al final eran 8.000 al mes por pereza de desarrollador.
El desglose fue embarazoso. Tras auditar tres meses de uso de API descubrimos que gran parte del gasto iba a tareas que no necesitaban razonamiento complejo. Formateo de texto podía hacerse con expresiones regulares o funciones nativas, extracción de emails y parsing sencillo tampoco requerían modelos grandes. Solo una fracción de las peticiones, las que exigían razonamiento profundo, realmente necesitaban un modelo potente.
El problema no era técnico sino de hábito. En lugar de preguntar cuál es la herramienta adecuada para cada trabajo, la respuesta por defecto fue usar gpt-5 para todo. Es como usar un Ferrari para ir al supermercado: funciona genial pero quemas dinero innecesario.
La solución que implementamos fue un enrutador por complejidad. Analiza el contenido de la petición y decide si la tarea es simple, media o compleja. Si la complejidad es baja la petición va a gpt-5-nano, si es media a gemini-2.5-flash y solo las peticiones con necesidad real de razonamiento van a gpt-5. Los factores que evaluamos incluyen longitud del texto, presencia de palabras vinculadas al razonamiento como analizar explicar comparar evaluar, detección de código o definiciones, y palabras clave de parseo como json csv parse.
Ejemplos reales de enrutamiento: petición sencilla de formateo como convertir una entrada en JSON se dirige a gpt-5-nano y supuso ahorros del 96 por ciento frente al modelo grande; extracción de correos desde logs va a gemini-2.5-flash con ahorros del 76 por ciento; y análisis estratégico complejo sigue yendo a gpt-5 sin cambiar resultado ni calidad.
Resultados tras 3 meses: la factura pasó de 8.000 a aproximadamente 800 al mes, una reducción del 90 por ciento, con la misma calidad en el 95 por ciento de las peticiones. No fue necesario reescribir la lógica de negocio más allá del enrutador, añadimos cacheo automático para peticiones duplicadas y soporte multi proveedor para distribuir carga entre OpenAI, Anthropic y Google.
La implementación es sencilla y automatiza la decisión que normalmente no tomamos por falta de tiempo. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad, aplicamos este enfoque cuando diseñamos soluciones de software a medida para clientes que necesitan optimizar costes y mantener calidad. Si buscas desarrollo de aplicaciones y software eficiente visita desarrollo de aplicaciones y software a medida y si te interesa integrar IA empresarial o agentes IA revisa nuestros servicios de inteligencia artificial para empresas.
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Si tu factura de API supera 500 al mes te recomendamos auditar el uso: cuántas llamadas son formateo o extracción sencilla, cuántas podrían manejar modelos baratos y si estás usando modelos premium para tareas básicas. El ahorro puede ser inmediato y significativo. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a implementar enrutamiento por complejidad, caching y análisis de uso para optimizar costes sin perder rendimiento ni calidad del código.
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