Estrategia híbrida de modelos
Cada tarea va al modelo que le corresponde: CompactifAI para el día a día, Frontier para lo crítico.
Escalar agentes y contextos largos dispara el gasto. La salida es mandar cada tarea al modelo adecuado y vigilar cada token.
En Plain Concepts hemos visto a clientes quintuplicar su gasto de IA en cuanto estos usos pasan de un par de equipos a toda la organización. Y casi nunca hace falta un modelo Frontier para resolver la mayoría de esas tareas.
Cuando entran en juego la generación de código, la documentación, el testing y las automatizaciones encadenadas, el consumo deja de ser una línea pequeña del presupuesto. El problema ya no es si usar IA, sino con qué criterio. Sin routing, sin control de tokens y sin FinOps, el gasto se te escapa antes de que lo veas venir.
Cada tarea va al modelo que le corresponde: CompactifAI para el día a día, Frontier para lo crítico.
Administración, monitorización, trazabilidad y coste por flujo, todo en un solo panel.
En la API de Multiverse, en tu cloud o en tu propia infraestructura. Con ejecución íntegra en Europa.
La mayor parte del trabajo diario (refactorizaciones, pruebas, documentación y cambios rutinarios) puede resolverse con los modelos comprimidos de Multiverse Computing a una fracción del coste, sin tirar de un Frontier para todo. OpenAI, Anthropic, Google y el resto de modelos Frontier quedan para lo que sí los necesita.
La idea, en una frase: 8 de cada 10 tareas se resuelven con el modelo comprimido y el Frontier solo entra cuando de verdad aporta.
El grueso del trabajo. Modelos comprimidos, rápidos y baratos.
Solo las tareas críticas que justifican el coste.
Coste anual estimado para una carga de unos 5.000 millones de tokens al mes (3.000M de entrada y 2.000M de salida) sobre precios de lista públicos.
Los modelos de Multiverse Computing están preparados para entornos regulados y para distintas estrategias de despliegue. Podemos ejecutarlos íntegramente en Europa, de modo que tus datos no salgan de la región. Más contexto sobre el marco en EU AI Act.
Plain Concepts implanta y opera la capa que gobierna todo esto. Y somos el cliente cero: todo lo que contamos en esta página ya lo usamos en Plain Concepts, con más de 700 desarrolladores, para rebajar nuestra propia factura de IA. Nada de teoría: FinOps aplicado a un uso real.
Centraliza modelos, permisos, políticas y aprovisionamiento en un solo sitio.
Consumo en vivo por equipo, herramienta y flujo. Ves quién gasta y en qué.
Qué modelo respondió, a qué tarea y con qué resultado. Cada llamada, registrada.
Baja al detalle del gasto por modelo, caso de uso y patrón de consumo.
Miramos tu consumo actual, comparamos enfoques y te mostramos la plataforma en acción. Si necesitas alinear la conversación internamente, llévate el one-pager a tus responsables.