LLM
Cómo lo usamos en producción
Para qué te importa esto
- Cuando necesitas generar texto, código o análisis a escala con calidad consistente
- Cuando un cliente pregunta "¿qué IA usáis?" — la respuesta honesta es varias, según la tarea
- Cuando hay que justificar coste por llamada en un proyecto recurrente (volumen mensual × precio modelo)
- Cuando una tarea crítica falla con un modelo barato y conviene escalar a uno frontera
Donde aplica este término
Claude
El modelo que razona en serio. La columna vertebral del taller.
Gemini
El motor de imagen y análisis barato del stack — Nano Banana 2 incluido.
OpenAI
El otro grande. GPT-5 + GPT Image + Sora viven aquí.
Kimi K2.6
El chino serio del 2026 para agentes y código a precio razonable. Uso productivo en el grupo.
MiniMax M2.5
El modelo más barato decente para copy en español productivizado.
Sigue tirando del hilo
Token
Un token es la unidad mínima de texto que procesa un LLM: aproximadamente una sílaba o un trozo de palabra. El precio por uso, la velocidad y el límite de memoria del modelo se miden todos en tokens, no en palabras ni en caracteres.
Context window
El context window es la cantidad máxima de tokens (entrada + salida) que un LLM puede manejar en una sola conversación. Funciona como su memoria de trabajo: lo que cabe ahí, el modelo lo "ve"; lo que se sale, lo olvida.
Alucinación
Una alucinación es una respuesta del LLM que suena plausible pero es falsa o inventada. No es un bug: es una propiedad estructural del modelo, que produce el texto más probable según su entrenamiento, no la respuesta verdadera.
Prompt engineering
Prompt engineering es el oficio de escribir instrucciones para LLMs que produzcan la salida deseada de forma fiable y reproducible. No es "saber pedir cosas a ChatGPT": es diseñar prompts versionados, evaluados y robustos a fallo en producción.
¿Cómo aplica
esto a tu negocio?
Las definiciones son el primer paso. Convertir el concepto en operación 24/7 dentro de tu empresa es el siguiente. Hablemos en una Contact Call de 30 minutos sin compromiso.
