Infraestructura de IA y LLMOps

Infraestructura de IA

Las aplicaciones no deberían guardar cada una sus propias credenciales de proveedor, su lógica de reintento y su exposición al coste. Construimos la capa de pasarela que centraliza el acceso a los modelos, de modo que la elección de proveedor siga siendo una configuración y no un compromiso de arquitectura.

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El problema de negocio

Cada aplicación es su propia integración

Sin una capa común, cada aplicación se autentica por separado, gestiona los fallos de otra manera y gasta sin atribución. Cambiar de proveedor obliga a tocar todos los códigos. Una caída se lleva por delante lo que estuviera apuntando ahí. Y como nadie ve el uso agregado, la gestión del coste es retrospectiva.

Qué hacemos

Pasarela, enrutado, caché, conmutación

Construimos una pasarela que custodia las credenciales, aplica cuotas por equipo, cachea lo que se puede cachear y conmuta cuando un proveedor se degrada. El enrutado envía el tráfico al modelo adecuado según la tarea y no al que se configuró primero. Cada llamada se traza y se atribuye, que es lo que hace posibles la traza de auditoría y el modelo de coste. Las aplicaciones hablan con una interfaz interna estable y dejan de preocuparse por qué proveedor hay detrás.

Infraestructura de IA

Capacidades

Pasarelas de modelos de IA
Enrutado de modelos
Observabilidad de IA
Infraestructura de inferencia
Caché
Conmutación por error
Infraestructura de IA multiproveedor

Casos de uso habituales

Consolidar el acceso a proveedores para un número creciente de aplicaciones de IA.
Sobrevivir a una caída de proveedor sin una caída de aplicación.
Atribuir el gasto de inferencia por equipo y aplicar cuotas.
Convertir el cambio o la incorporación de un proveedor de modelos en un cambio de configuración.

Cómo trabajamos

Analizar

Establecer las restricciones: residencia, latencia, gasto y lo que ya está en marcha.
Diseñar

Diseñar pasarela, enrutado, caché y conmutación para que la elección de proveedor siga siendo reversible.
Instrumentar

Observabilidad, evaluación y atribución de costes conectadas antes de que llegue el tráfico.
Operar

Explotarlo con niveles de servicio acordados, revisando capacidad y gasto de forma periódica.

Tecnología

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Seguridad y gobernanza

Dónde pueden tratarse los datos es una configuración, no una suposición: los modelos pueden ejecutarse en su propio entorno cloud o en su propio hardware cuando la residencia o el aislamiento lo exigen. El tráfico que pasa por la pasarela se autentica, se atribuye a un equipo y se registra, que es lo que hace posibles tanto la traza de auditoría como el modelo de coste.

Independently audited against

Modelos de colaboración

Proyecto de IA

Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.

Equipo de IA dedicado

Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.

IA gestionada

Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.

Por qué TeamExtension.ai

Construimos para la reversibilidad

Las decisiones de proveedor que se toman hoy parecerán equivocadas dentro de dieciocho meses, porque el mercado se mueve más deprisa que los ciclos de compra. Diseñar para que revisar esa decisión siga siendo barato vale más que acertar a la primera.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

¿Una pasarela añade latencia?

Unos pocos milisegundos, frente a una latencia de modelo que se cuenta en centenares. Con la caché el efecto neto suele ser negativo, porque las llamadas repetidas dejan de llegar al proveedor.

¿Construir o comprar?

Depende de los requisitos. Varias pasarelas de código abierto solventes cubren la mayoría de las necesidades y las desplegamos donde encajan. Construimos cuando la residencia, la integración con la identidad o la lógica de enrutado hacen incómoda la opción de catálogo.

¿Cómo funciona la conmutación si los modelos se comportan distinto?

Los destinos de conmutación se eligen y se evalúan de antemano, de modo que el repliegue sea conocidamente aceptable para esa tarea y no solo esté disponible. Una conmutación silenciosa a un modelo no probado es peor que un error claro.

¿Puede hacer cumplir políticas?

Sí. Es el lugar natural para cuotas, límites por equipo, controles de contenido y registro, porque todo pasa por ahí. Buena parte de la razón de tener una es precisamente esa.

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