Convierte tu gasto en IA en una plataforma privada para toda tu empresa.

Una empresa puede reducir el gasto en tokens migrando sus automatizaciones a una plataforma privada de IA con capacidad de procesamiento fija. En un caso real de 200,000 ejecuciones mensuales con 10,000 tokens por procesamiento, esta alternativa redujo el costo un 74.2% frente a un proveedor premium de pago por token.

Sí, para cargas de alto volumen la infraestructura dedicada resulta significativamente más económica. En un caso real de 200,000 ejecuciones mensuales con 10,000 tokens por procesamiento, el despliegue de una GPU dedicada representó un costo mensual de US$579.46, logrando un ahorro del 74.2% frente a un proveedor premium de pago por token y del 39.3% frente a proveedores económicos.

Para proteger la información sensible, las organizaciones deben desplegar un LLM privado en servidores dedicados bajo su propio control. Al implementar una infraestructura de inferencia privada, se elimina la dependencia de terceros, garantizando trazabilidad total, gobierno de datos, y un estricto control de accesos.

Un modelo propio desplegado en infraestructura privada ofrece un estándar de seguridad muy superior. A diferencia del envío de datos sensibles a APIs comerciales externas, una plataforma privada mantiene el 100% del procesamiento (contratos, tickets y reportes financieros) bajo la gobernanza y red interna de la propia empresa, impidiendo fugas de información.

Una implementación típica tarda 1–3 semanas desde la auditoría hasta el tráfico de producción en su propia infraestructura. El cronograma escala con la complejidad de la arquitectura. Utilizamos estrategias de implementación prácticamente sin tiempo de inactividad.

Esa es exactamente la pregunta que responde el diagnóstico. Recibirá una recomendación estricta de ir o no ir con pronósticos financieros precisos antes de la implementación. Si los números no le dan, se lo decimos. Preferimos eso a venderle una infraestructura que no va a aprovechar.

No. Sus automatizaciones actuales solo cambian la dirección a la que se conectan. Cambia el destino, no el código.

Un LLM privado se ejecuta en la infraestructura que usted controla, en su propia cuenta en la nube o en la nuestra — en lugar de enviar datos a un servicio de terceros. Sus indicaciones, documentos y resultados nunca abandonan su entorno, lo que hace que la IA sea viable para cargas de trabajo reguladas y sensibles.

Conecta modelos de IA con bases de datos privadas del negocio para ofrecer respuestas exactas y actualizadas sin reentrenar modelos.

Proceso por el cual un modelo entrenado procesa datos entrantes y genera predicciones, resúmenes o respuestas operativas.

Unidad gráfica asignada exclusivamente a tu organización para procesar IA 24/7 sin compartir recursos ni depender de colas ajenas.

Unidades básicas de procesamiento textual (~4 caracteres). El cobro de las APIs comerciales se calcula por millón de tokens procesados.

Modelo de lenguaje desplegado en tu propia infraestructura. Basado en pesos abiertos, no cobra licencia por token y ningún dato sale de tu red.