SLM · capa de Criterio

Cada consulta de tu IA es una factura y un dato tuyo saliendo del país.

Funciona. El equipo lo usa. Y ahora tienes dos problemas que crecen al mismo ritmo que la adopción: el coste sube con el uso, y todo lo que se consulta pasa por servidores de terceros.

El primero lo ves en la tarjeta a fin de mes. El segundo lo ves cuando alguien de cumplimiento hace la pregunta.

Quiero el cálculo con mis númerosDesde COP 22 M · con tu gasto real de los últimos 3 meses
Los dos problemas son el mismo problema

El modelo es de otro.

Por eso se cobra por uso y por eso el dato viaja.

Ningún descuento por volumen cambia ninguna de las dos cosas. Cambian cuando el modelo corre en una máquina que es tuya — y esa es una decisión de topología, no de proveedor.

Pagas por la capacidad de escribir sonetos, traducir del japonés y resolver olimpiadas de matemáticas. Tu caso de uso necesita una fracción de eso, todos los días, miles de veces.

Es alquilar un tráiler para llevar el mercado. Funciona. También explica la factura.

Y mientras el modelo sea de otro, tus datos salen. Eso no lo arregla ningún descuento por volumen.

Especializado, no grande.

Tuyo, no alquilado.

Tres ejes, el mismo día de trabajo

Lo que cambia cuando la máquina es tuya.

La misma consulta, hecha por la misma persona, a la misma hora. Lo único distinto es dónde vive el modelo — y eso decide las tres cosas que tu operación siente.

Recorrido del dato

Modelo cloud

La consulta cruza el perímetro, se procesa fuera y vuelve. Cada una de ellas.

SLM propio

La consulta se procesa dentro. No hay salida que auditar porque no hay salida.

Esquema del recorrido, no una medición de red. Lo que ilustra —que una ruta cruza el perímetro y la otra no— es una propiedad del despliegue, no un resultado que dependa de un caso.

Ruta del dato

Modelo cloud
Sale de tu red, cruza a la infraestructura del proveedor y vuelve.
SLM propio
No sale. La consulta y la respuesta nacen y mueren dentro de tu perímetro.

Es lo que hace que la respuesta a cumplimiento sea una topología de red y no una política de privacidad. Una política se firma; una topología se audita.

Coste por consulta

Modelo cloud
Se cobra por token. Cada adopción interna que celebras sube la factura del mes siguiente.
SLM propio
No hay coste por token. El gasto deja de crecer con el uso y pasa a ser el de operar una máquina.

Por eso este es el servicio con mejor caso económico del portafolio: es el único que deja de cobrarse justo cuando empieza a usarse en serio.

Latencia

Modelo cloud
Sujeta a la red y a la cola del proveedor. Depende de un tercero que no te avisa.
SLM propio
Local. Depende de tu hardware, que es una variable que sí controlas.

No es la diferencia que cierra la venta, pero es la que nota el equipo todos los días — y la que decide si la herramienta se usa o se abandona.

Y la que nadie mira hasta que pasa: la versión.

Cuando el proveedor actualiza el modelo, el comportamiento de tu sistema cambia sin que tú lo hayas tocado — mismo prompt, misma entrada, otra salida, y ningún registro tuyo que explique por qué. Con un modelo propio, eso ocurre el día que tú decidas.

Qué se despliega

Un modelo del tamaño de tu problema, donde tú digas.

  • Inferencia local

    Corre en tu infraestructura. Sin llamadas externas — no restringidas: inexistentes, que es una garantía distinta y verificable con un cortafuegos.

  • Despliegue en el borde

    Donde haga falta: servidor propio, sucursal, dispositivo. El modelo va a donde está el dato en lugar de que el dato viaje al modelo.

  • IA privada

    Tus datos no salen. No es una política de privacidad: es una topología de red, y se comprueba mirando el tráfico.

  • Razonamiento especializado

    Entrenado para tu dominio, no para todos. Es lo que permite que un modelo pequeño gane en tu caso a uno mucho mayor que lo hace todo.

  • APIs empresariales

    Se integra donde ya trabajas. La migración no debería obligar a reescribir lo que ya funciona.

  • Coste operativo bajo

    Sin coste por token. El gasto deja de crecer con el uso, que es la única forma de que la adopción interna no sea una mala noticia para el presupuesto.

Lo que recibes

Tres entregables, y uno de ellos puede decir que no.

01

Modelo desplegado

En tu infraestructura, con documentación de operación: cómo se actualiza, cómo se monitorea, qué hacer cuando falla y quién puede tocarlo.

02

Informe de evaluación

Desempeño frente al modelo cloud que usabas, sobre tus casos reales y con los criterios acordados antes de empezar.

03

Medición de coste

Antes y después, con el punto de equilibrio calculado sobre tu volumen — incluida la operación del modelo en tu hardware, que es la parte que las propuestas suelen omitir.

Sobre el informe de evaluación: la comparación de desempeño frente a un modelo cloud se ofrece como capacidad, no como resultado. Todavía no hay un caso medido que citar, y esta página no va a inventar uno — lo que sí está definido de antemano es el método con el que se medirá el tuyo, y ese método se acuerda contigo antes de desplegar nada.

Micro-conversión

¿Cuánto te está costando alquilar inteligencia?

Dos cifras que ya tienes en la factura del mes pasado. No pedimos precio por token ni lo suponemos: el tuyo ya está dentro de lo que pagas, y un supuesto nuestro desactualizado convertiría esta herramienta en lo contrario de lo que pretende.

Lo que facturó tu proveedor el mes pasado, en pesos.

COP / mes
Cómo va la adopción interna

El crecimiento del uso es tu supuesto, no nuestro. Elige el que reconozcas.

Escribe tu gasto mensual para ver el cálculo.

Lo que este número no incluye.

Operar el modelo en tu infraestructura cuesta: hardware, energía, y alguien que lo mantenga. Ese número depende de tu caso y no lo vamos a suponer aquí — entra en el cálculo formal, con tus datos. El uso honesto de esta omisión es el siguiente: si el punto de equilibrio ya te sale largo sin contarla, con ella sale más largo. Ahí la respuesta es que no lo hagas.

Calculamos el retorno antes de que decidas.

Con tu volumen actual de consultas y tu gasto de los últimos tres meses calculamos en cuántos meses se paga solo, contando la operación en tu infraestructura. Si no se paga en un plazo razonable, te lo decimos y no lo hacemos.

Hay casos donde el volumen sencillamente no justifica un SLM. Los reconocemos rápido, y decirlo cuesta mucho menos que una implementación que nadie defiende en la reunión de presupuesto del año siguiente.

El cálculo es tuyo aunque no sigamos. Es un número que casi nadie tiene.

Calcula tu punto de equilibrio.

Desde COP 22 M · con tu gasto real de los últimos 3 meses

Trabajamos con un máximo de 6 organizaciones a la vez. El cálculo de retorno no ocupa una de esas plazas, y es la forma más barata de descubrir que no te conviene.

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