Reducir costos de agentes de IA: Lecciones de un experimento en la nube de 1.000 dólares
Un experimento real puso sobre la mesa una verdad incómoda para equipos que desarrollan agentes IA: la factura de la nube puede devorar presupuestos cuando la arquitectura no está pensada para cargas altamente variables. Gastamos 1.000 dólares simulando un escenario típico de agentes inteligentes y comparamos dos modelos de despliegue para entender exactamente a donde va cada dólar.
Escenario de la prueba: simulamos 100 usuarios durante 5 días. Cada usuario genera 2 tareas por día con ejecución activa promedio de 5 minutos por tarea. En el modelo tradicional cada sesión corre en un contenedor Docker sobre instancias siempre activas, mientras que en el modelo optimizado se crean sandboxes bajo demanda que se arrancan en milisegundos y se destruyen al terminar la tarea.
Resultados del modelo tradicional: lanzamos 20 instancias para soportar concurrencia. Cálculo: 20 instancias × 24 horas × 5 días = 2.400 horas facturadas. Tiempo de ejecución real de agente: 100 usuarios × 2 tareas/día × 5 min/tarea × 5 días = 5.000 minutos ˜ 83,3 horas. Tiempo facturado sin uso efectivo: 2.400 - 83,3 = 2.316,7 horas. Porcentaje de coste desperdiciado ˜ 96,5%. En la práctica esto significa que casi 9 de cada 10 euros se van en tiempo idle.
Resultados del modelo con sandboxes on demand: la facturación se alinea con la actividad real. El total de horas facturadas fue cercano al tiempo de ejecución activo ˜ 83,3 horas y el coste final quedó por debajo de 50 dólares en la prueba, demostrando una reducción de coste superior al 90% frente al modelo tradicional.
Conclusión operativa: los agentes IA no requieren servidores gigantes prearrancados sino un runtime pensado para agentes que ofrezca arranque en milisegundos, facturación por segundo y cero coste cuando están inactivos. Adoptar un modelo Agent-native reduce costes y libera al equipo de operaciones para centrarse en la mejora del producto.
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