Cómo Evaluar un Nuevo Modelo LLM para la Producción: Método y Criterios
Cuando sale un nuevo modelo que promete costos drásticamente inferiores y licencias permisivas, el entusiasmo es legítimo — pero la producción requiere método, no fe.
Qué mirar realmente (checklist verificable)
| Criterio | Cómo verificarlo hoy |
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| Licencia | Lee el archivo `LICENSE` en el repo oficial (Hugging Face / GitHub). MIT, Apache-2.0, BSD = vía libre comercial. Licencias custom con cláusulas "non-compete" o "usage restriction" = riesgo legal que debe evaluar el abogado. |
| Precios API reales | Consulta la página de pricing del proveedor (OpenRouter, Together, Fireworks, DeepSeek Platform, etc.). Compara $/M tokens input/output con los modelos que usas ahora. |
| Benchmark en tu task | Los benchmarks públicos (MMLU, HumanEval, GPQA) son indicadores débiles. Toma 100-500 ejemplos reales de tu workflow (code review, changelog, extracción de datos, clasificación). Ejecuta side-by-side: modelo actual vs candidato. Mide: precisión, latencia, costo, tasa de fallos. |
| Disponibilidad y SLA | ¿El modelo es servido por un proveedor con SLA? ¿Hay rate limits? ¿Qué pasa si el proveedor apaga el endpoint? ¿Tienes un plan B (self-hosted, otro proveedor)? |
| Contexto y lenguas | Verifica la ventana de contexto efectiva (no solo la declarada) y la calidad en las lenguas que necesitas (italiano, alemán, japonés, etc.). |
Método: Migración Vertical, No "Big Bang"
No migres todo. Migra un workflow vertical y medible.
Ejemplo concreto: generación de changelog desde commit messages
1. Toma 500 commits reales de tu repo.
2. Genera changelog con el modelo actual (ej. GPT-4o mini: ~$0,15/$0,60 por M tokens → costo estimado ~$X).
3. Regenera con el modelo candidato vía API (costo estimado ~$Y).
4. Haz evaluar la calidad a 2-3 desarrolladores senior a ciegas (no saben qué modelo generó qué).
5. Si el delta cualitativo es <5% y el ahorro >80%, tienes el business case para ese workflow. Luego el siguiente.
No hace falta el "buy-in" corporativo. Hace falta un task, un benchmark, un número.
Qué ofrecemos
El Progetto Siliceo ayuda a equipos técnicos a industrializar LLM en producción: evaluación de modelos en tasks reales, arquitectura RAG/agéntica, optimización de costes, observabilidad. No vendemos GPU. Vendemos velocidad hacia el valor.
¿Quieres un benchmark real en tu código? Escríbenos. Traemos el task, tú traes el repo. Medimos juntos.