Auditorías de coste de IA en producción que reducen el gasto de inferencia 8–20×. Optimización de Claude / Anthropic, OpenAI / GPT y LLM self-hosted en orquestación, prompting, caché y gobernanza.
Observabilidad por llamada, routing por niveles de modelo, disciplina de prompt y contexto, limpieza de orquestación, estrategia de caché y gobernanza de coste. Benchmark contra siete capas de coste.
8× a 20× en más de veinte auditorías de Skopa. Mediana ~12×. Aproximadamente 30% del ahorro en orquestación, 25% en prompt y contexto, 20% en selección y routing de modelo.
CTOs, VPs de Ingeniería, leads de plataforma de IA y equipos FinOps cuyo gasto mensual en inferencia ha cruzado el umbral de cinco cifras y sigue creciendo.