API de LLM: consejos para salvar las distancias

Cuando visite un país cuyo idioma no conozca, puede confiar en un amigo para que le traduzca las conversaciones o en una aplicación de traducción cuando pida indicaciones. De ese modo, no necesitaría aprender el idioma, sobre todo para viajes cortos.

En el ámbito de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), interfaces de programación de aplicaciones (API) actúan como traductores, lo que permite un intercambio fluido entre los LLM y aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Estas interfaces facilitan la integración de las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y comprensión del lenguaje natural en los sistemas informáticos.

A través de las API de LLM, las empresas pueden aprovechar los modelos de IA en sus flujos de trabajo. Los minoristas en línea, por ejemplo, pueden conectar su chatbot de servicio de atención al cliente a un modelo de lenguaje para obtener respuestas más personalizadas que fomenten interacciones naturales y atractivas. Del mismo modo, las empresas pueden vincular su asistente de codificación de IA a un LLM para un análisis y una generación de código más sólidos.

Las API de LLM suelen basarse en una arquitectura de solicitud-respuesta que sigue una serie de pasos:

1. Una aplicación envía una solicitud, generalmente en forma de solicitud de protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP), a la API. Antes de la transmisión, la aplicación primero convierte la solicitud al formato de datos requerido por la API (por lo general en notación de objetos JavaScript o JSON), que contiene información como la variante del modelo, la instrucción real y otros parámetros.

2. Una vez que la API recibe la solicitud, la reenvía al LLM para su procesamiento.

3. El modelo de machine learning recurre a sus habilidades de PNL, ya sea generación de contenidos, respuesta a preguntas, análisis de sentimientos, generación de textos o resumen de textos, para producir una respuesta que transmite a la API.

4. La API devuelve esta respuesta a la aplicación.

Para acceder a una API de LLM, los usuarios deberán registrarse con el proveedor que hayan elegido y generar las claves de API para la autenticación.

Los precios son un componente importante de las API de LLM. Los proveedores ofrecen diversos puntos de precio en función de sus modelos.

Para comprender cómo funcionan los precios de la API de LLM, primero deberá comprender el concepto de tokens. Para los modelos de lenguaje, los tokens son representaciones de palabras legibles por máquina. Un token puede ser una letra, un signo de puntuación, parte de una palabra o la palabra entera.

Los tokens son las unidades más pequeñas de texto que un modelo puede recibir y procesar como entrada y generar como salida. Sirven de base para la fijación de precios. La mayoría de los proveedores utilizan un modelo de precios de pago por uso, cobrando por el acceso a la API LLM por cada mil o millón de tokens, con precios separados para los tokens de entrada y de salida.

Este sistema de precios basado en tokens refleja los costes computacionales y de procesamiento asociados con la ejecución de LLM. También permite transparencia y flexibilidad, y se adapta a diferentes patrones de uso entre empresas.

La combinación de datos o servicios empresariales con la capa de IA que aportan las API de LLM hace que las aplicaciones del mundo real sean más potentes. Estos son algunos de los beneficios que pueden ofrecer las API de LLM:

• Accesibilidad: las empresas pueden beneficiarse de las capacidades lingüísticas de la IA sin necesidad de tener conocimientos amplios ni experiencia en la IA. Tampoco necesitarán invertir en el desarrollo de sus propios modelos y en los costes de infraestructura asociados.
• Personalización: a través de las API de LLM, las organizaciones pueden afinar modelos de lenguaje de gran tamaño para que se ajusten a sus tareas o dominios específicos.
• Actualizaciones periódicas: los proveedores actualizan periódicamente sus algoritmos para mejorar el rendimiento y mantenerse al día con el rápido ritmo de cambio de la IA.
• Escalabilidad: por lo general, las API de LLM pueden gestionar grandes volúmenes de solicitudes simultáneamente, escalando a medida que crece un negocio.

A pesar de estas ganancias, las API de LLM también presentan desafíos:

• Coste: estas interfaces pueden resultar caras, sobre todo para grandes volúmenes o usos a gran escala. Las empresas deben gestionar sus costes de forma eficaz para maximizar el valor de las API de LLM.
• Vulnerabilidades de seguridad: los actores maliciosos pueden utilizar los endpoints de la API con fines maliciosos, como extraer datos confidenciales, instalar malware o realizar ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS) mediante el envío de una avalancha de solicitudes.

Las API de LLM abren posibilidades para que las empresas aprovechen todo el potencial de sus aplicaciones a través de la IA. Estas son cinco técnicas para ayudar a las empresas a utilizar las API LLM de forma más eficiente:

Seleccione el modelo de lenguaje que mejor se adapte a su caso de uso. Comience con las características básicas y avance gradualmente hacia las más avanzadas.

Por ejemplo, si solo busca análisis de sentimientos, un modelo más pequeño, antiguo y rentable será suficiente. Sin embargo, si lo que busca son respuestas rápidas y en tiempo real, como con los chatbots de atención al cliente y las aplicaciones de traducción, puede optar por un modelo más grande y nuevo. Las tareas más complejas pueden requerir la variante del modelo más nueva y poderosa.

Algunos proveedores incluso suministran API y modelos adaptados a casos de uso específicos. La API Assistants de OpenAI está destinada a crear asistentes de IA, mientras que Mistral tiene API para tareas de codificación y visión artificial. También puede considerar la posibilidad de afinar las API para ajustar un modelo con los datos de entrenamiento de su organización.

El coste de utilizar las API de LLM puede acumularse rápidamente, así que vigile su uso. La mayoría de los proveedores disponen de paneles de control o herramientas para supervisar el uso de tokens y establecer límites de gasto mensuales para gestionar sus costes. Manténgase al día de los cambios de precios y algoritmos que puedan ajustarse mejor a su presupuesto y ofrecerle más valor.

Algunos proveedores ofrecen precios más bajos o descuentos en determinados servicios. La API Gemini de Google, al igual que OpenAI, tiene un precio más barato para el almacenamiento en caché de contexto, en el que un conjunto de tokens de entrada se almacenan en una caché para su recuperación en sucesivas solicitudes. Esta práctica es útil cuando se pasa contenido repetitivo a un modelo, ya sea una instrucción recurrente de un chatbot, consultas repetidas para un conjunto de datos o correcciones de errores similares para una base de código.

Mientras tanto, OpenAI ofrece un descuento para el procesamiento por lotes a través de su API Batch (Anthropic y Mistral tienen API similares). Este procesamiento asíncrono puede ser una opción rentable para enviar grupos de solicitudes sobre grandes conjuntos de datos que no requieren respuestas inmediatas, como resumir documentos extensos o clasificar contenidos.

Beneficiése de los niveles gratuitos de API de LLM. Estos niveles son gratuitos, pero tienen límites en tokens o uso. Para las empresas con un presupuesto ajustado, los niveles de API de LLM gratuitos pueden ser adecuados para probar aplicaciones o crear prototipos.

La seguridad API es imprescindible para cualquier organización. Estas son algunas formas de proteger las interacciones de la API con los LLM:

• Implementar protocolos seguros para encriptar la información que pasa a través de la API de LLM, protegiendo así los datos en tránsito.
• Establecer políticas de control de acceso para que solo los usuarios autorizados puedan acceder a las claves de API y para limitar el acceso a la propia API.
• Eliminar cualquier información confidencial de los conjuntos de datos antes de enviarlos a través de las API de LLM.
• Evaluar las medidas y políticas de seguridad del proveedor de API de LLM elegido.

Los tokens aumentan los costes, por lo que minimizar el recuento de tokens de entrada puede ayudar a reducir los costes y a mejorar el rendimiento. Una forma de minimizar el token de entrada es mediante la optimización de token, que se basa en gran medida en las tácticas de prompt engineering.

Estas son algunas estrategias para la optimización de token:

• Redactar instrucciones claras y concisas. Utilizar un lenguaje directo e instrucciones concretas.
• Dividir las instrucciones largas en partes más pequeñas y significativas, si no se puede evitar una instrucción larga.
• Eliminar los datos redundantes y los detalles innecesarios.
• Proporcionar ejemplos breves y altamente representativos en un formato estructurado y coherente, en términos de contexto. Incluir solo la información que sea crítica para que un modelo entienda la tarea.

Una vez aplicadas las técnicas de optimización pertinentes, perfeccione continuamente sus instrucciones en función de los resultados del modelo. Verifique esos resultados para asegurarse de que son correctos y precisos.

Observe sus patrones de uso para ver si se ajustan a su presupuesto y si está implementando el modelo más rentable. Utilice soluciones de monitorización de API para rastrear el rendimiento de la API de LLM de acuerdo con métricas clave como el tiempo de respuesta, la latencia y las tasas de error para maximizar la efectividad del modelo elegido.

Las API de LLM son un mercado en crecimiento. Muchos desarrolladores de LLM tienen sus propias API, mientras que otros proveedores de API externos proporcionan acceso a varios modelos de lenguaje de gran tamaño.

La empresa independiente de evaluación comparativa Artificial Analysis cuenta con una popular tabla de clasificación de API de LLM (enlace externo a ibm.com) que compara y clasifica diferentes endpoints de API en función de métricas como latencia, velocidad de salida, calidad y precio.

Estas son algunas de las API de LLM más populares:

La empresa de investigación de IA Anthropic dispone de API (enlace externo a ibm.com) para su familia Claude de modelos de lenguaje de gran tamaño. Estos modelos incluyen Claude 3.5 Sonnet, la última oferta premium de la compañía; Claude 3.5 Haiku, su modelo más rápido y rentable; y Claude 3 Opus, un potente modelo para tareas complejas. Las API también están disponibles para versiones de modelos anteriores, como Claude 3 Haiku y Claude 3 Sonnet.

Hay tres formas de acceder a la API (enlace externo a ibm.com): La consola web de Anthropic, las bibliotecas para desarrolladores en Python y TypeScript en GitHub, y en plataformas asociadas como Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI.

La empresa de IA Cohere proporciona su propia API (enlace externo a ibm.com) para Command R+, su LLM diseñado específicamente para casos de uso empresariales, y Command R, un modelo de IA generativa optimizado para la generación aumentada por recuperación (RAG) y la funcionalidad de IA agentiva. Los desarrolladores pueden acceder a la API (enlace externo a ibm.com) utilizando la herramienta de interfaz de línea de comandos de Cohere o a través de las bibliotecas Go, Java, Python y TypeScript en GitHub.

Google ofrece API (enlace externo a ibm.com) para Gemini su conjunto de modelos de lenguaje de gran tamaño. Estos modelos incluyen Gemini 1.5 Flash, su modelo de IA multimodal más rápido; Gemini 1.5 Flash-8B, su modelo más pequeño; Gemini 1.5 Pro, su modelo de nueva generación; y Gemini 1.0 Pro, su modelo de primera generación.

Los desarrolladores pueden acceder a la API Gemini (enlace externo a ibm.com) en Google IA Studio y Google Cloud Vertex AI. Las bibliotecas de desarrollo de software también están disponibles en diferentes lenguajes de programación.

IBM Granite es la serie insignia de IBM de modelos fundacionales de LLM. Los desarrolladores pueden utilizar las API de la plataforma IBM watsonx para acceder a los modelos Granite 3.0, concretamente Granite 3.0 2B Instruct y Granite 3.0 8B Instruct, modelos adaptados a las instrucciones con 2 y 8 mil millones de parámetros. Los modelos de código abierto Granite 3.0 también están disponibles a través de plataformas asociadas como Google Vertex AI y Hugging Face.

Llama es la colección de modelos de IA de código abierto de Meta. Se puede acceder a los modelos Llama 3, en particular a las versiones 3.1, a través de las API de los diversos socios del ecosistema de Meta (enlace externo a ibm.com).

Meta también lanzó Llama Stack (enlace externo a ibm.com) para agilizar el desarrollo y la implementación de aplicaciones de IA creadas sobre modelos Llama. Llama Stack consiste en un conjunto de API interoperables para agentes, inferencia, memoria y seguridad, entre otros.

La IA de Mistral dispone de diferentes endpoints (enlace externo a ibm.com) para sus modelos premier, como Mistral Large, Mistral Small y Ministral, y modelos gratuitos, entre los que se incluyen Mistral NeMo y Mistral 7B. La empresa también ofrece una API de ajuste. Se puede acceder a la API de Mistral a través de su propia plataforma de desarrollo La Plateforme y de plataformas asociadas como IBM watsonx y Microsoft Azure IA.

OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, proporciona API para sus múltiples modelos (enlace externo a ibm.com). Estas API incluyen sus últimos modelos de transformadores generativos preentrenados (GPT) GPT-4o y GPT-4o mini, y modelos más antiguos de OpenAI GPT como GPT-4 Turbo y GPT-3.5 Turbo.

Los modelos de generación de texto de OpenAI emplean un endpoint de API de finalización de chat, pero otras API incluyen una API de imágenes para el modelo de imágenes de OpenAI, una API de audio para su modelo de texto a voz y una API de tiempo real para aplicaciones de baja latencia. Los desarrolladores pueden acceder a la API de OpenAI a través de la plataforma OpenAI y las bibliotecas de desarrollo de software en varios lenguajes de programación.

Las API de LLM desempeñan un papel vital en la canalización de la IA. Al combinar la capacidad de razonamiento de los LLM con la facilidad de uso de las interfaces programadas, las API de LLM tienden un puente entre los modelos de lenguaje de gran tamaño y las aplicaciones empresariales. Comprender el funcionamiento interno de las API de LLM y cómo utilizarlas de manera eficiente puede ayudar a las empresas a integrar mejor la IA en sus sistemas.