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Auditaré tu producto de AI para reducir costos, solucionar problemas y optimizar el rendimiento
Hassan Ahmed
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Tus facturas de OpenAI / Anthropic se están disparando sin una razón clara?
¿Ves errores inesperados, respuestas lentas o salidas inconsistentes?
Realizaré una auditoría profunda de tu producto de AI, chatbot, pipeline de automatización o flujo de trabajo de LLM y te proporcionaré un plan de acción claro y priorizado para reducir costos, solucionar problemas y mejorar la fiabilidad.
Qué audito
- Uso de tokens y desglose de costos de API por función o endpoint
- Eficiencia de prompts, prompts inflados, restricciones faltantes, malas instrucciones
- Estrategia de caching, caching semántico, caching de prompts, oportunidades de caching en Redis/CDN
- Selección de modelo: ¿estás usando el modelo correcto para cada tarea? (GPT-4o vs mini, Claude Opus vs Haiku)
- Frecuencia de llamadas a LLM: llamadas API redundantes o innecesarias
- RAG y recuperación: fragmentación, embedding, abuso de la ventana de contexto
- Patrones de errores alucinaciones, cadenas rotas, tormentas de reintentos, problemas con límites de tasa
- Uso de agentes y herramientas, llamadas innecesarias a herramientas, lógica de enrutamiento deficiente
- Validación de salida: falta de guardrails, salidas no estructuradas que causan fallos en etapas posteriores
Envíame un mensaje con una breve descripción de tu stack antes de hacer el pedido y confirmaré si puedo ayudarte en unas horas.
Conoce a Hassan Ahmed
Hassan Ahmed
Full Stack Web Engineer
- DePakistán
- Miembro desdedic 2023
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega7 meses
Idiomas
Inglés, Español, Alemán
I'm a full-stack engineer with 5+ years building production systems. Currently working at Botsify where I built multi-provider AI backends integrating OpenAI, Gemini, AWS Bedrock, and MCP agents. I specialize in Laravel backends, Vue JS, POS, CRM, Voice Agent, AI SaaS platforms, automation workflows with n8n, and real-time streaming systems.
If you need something built properly and not just patched together, I'm your guy.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué información necesito compartir contigo?
Idealmente: tu stack tecnológico, qué proveedor de LLM usas, una idea aproximada de tu gasto mensual en API y acceso a logs o una descripción de tus pipelines. No necesitas compartir claves de API ni datos sensibles — una explicación o captura de pantalla suele ser suficiente para comenzar.
¿Cuánto puedo ahorrar de manera realista?
La mayoría de los clientes ven una reducción de costos del 30 al 70% después de implementar las recomendaciones de la auditoría. Las mayores ganancias suelen venir de bajar la versión del modelo para tareas simples, comprimir prompts y agregar caching semántico o de prompts, lo que a menudo reduce las facturas a la mitad en una semana.
¿Qué frameworks y proveedores de AI soportas?
OpenAI (GPT-4, GPT-4o, o1), Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, n8n, Make.com, Flowise y pipelines personalizados en Python o Node.js. Si usas otra cosa, envíame un mensaje — probablemente la cubro.
¿Qué es el caching de prompts y cómo ahorra dinero?
El caching de prompts guarda el resultado de llamadas repetidas o similares a LLM para que la misma pregunta no tenga que hacer otra llamada a la API. Para productos con prompts repetitivos o consultas comunes, esto puede reducir los costos de API en un 40 a 80%. Identificaré exactamente dónde en tu producto aplica esto.
¿Arreglarás los problemas o solo los reportarás?
Los paquetes Basic y Standard incluyen un informe detallado con recomendaciones específicas. El paquete Premium incluye fragmentos de corrección a nivel de código y una revisión en video de 30 minutos para que tú o tu desarrollador puedan implementar los cambios con confianza.
