Sin cambios en tu aplicación
Tus aplicaciones de IA actuales usan RelAI sin rediseñar su lógica de negocio.
RelAI · by Itify
Tu IA no necesita todos esos tokens.
RelAI es la capa estratégica entre tus aplicaciones y la IA. Se sitúa de forma transparente entre tu software y cualquier LLM, y reduce los tokens que el modelo tiene que procesar sin degradar la calidad del resultado.
Reduce el coste. Preserva la inteligencia.
- Sin cambios en tu aplicación
- Sin cambios de modelo
- Sin vendor lock-in
La IA de empresa consume cada vez más tokens
Las aplicaciones de IA están evolucionando de prompts simples a contextos largos, RAG, agentes, conversaciones y flujos complejos. Cada token adicional tiene un coste computacional y económico.
Agentes de IA Sistemas RAG Conversaciones largas Ventanas de contexto amplias Tool calling Asistentes de código Flujos de IA automatizados Copilotos corporativos
El enfoque actual es, en la práctica, «envía todo al modelo y paga por todo». RelAI cuestiona esa premisa.
Cómo funciona RelAI
RelAI analiza la información que se envía al modelo y reduce el consumo innecesario de tokens antes de la inferencia. El modelo recibe una representación más eficiente del contexto necesario. Tu aplicación sigue funcionando igual.
01
Tu aplicación
AI Optimization Layer
RelAI
02
Cualquier LLM
Sin cambios de modelo
RelAI trabaja con los LLM que ya usas. No hay que reentrenar, ajustar ni sustituir modelos. Y sin llamadas adicionales al modelo.
Sin vendor lock-in
Mantienes el control de qué modelos y proveedores usas. RelAI es una capa independiente.
RelAI no cambia tu IA. Hace que funcione mejor.
Evidencia, no promesas
Nuestras pruebas en cargas de trabajo reales miden dos cosas a la vez: reducción de tokens y calidad de la salida. El objetivo no es comprimir prompts, sino determinar cuánta información se puede retirar sin afectar a la capacidad del modelo para resolver la tarea.
54,6%
Reducción media de tokens, sobre 3.555 consultas LLM reales
~80%
Ahorro máximo observado en cargas de tipo producción
Lossless
Sin degradación medible en los benchmarks evaluados
Validado sobre 3.555 consultas LLM reales de empresa, no prompts sintéticos.
Mismos resultados, menos tokens
Sin RelAI 100%
Con RelAI 45,4%
Volumen de tokens procesados por el modelo en una carga de trabajo típica (−54,6%).
Cuanto más largo el prompt, más ahorras
Una de las conclusiones clave de nuestra investigación es que la oportunidad de optimización crece a medida que los prompts se alargan. Es estratégicamente relevante: los sistemas de IA se mueven hacia contextos cada vez más grandes, así que RelAI gana valor según tus aplicaciones se vuelven más complejas.
Tendencia observada: a mayor longitud de contexto, mayor margen de optimización.
El coste no es el prompt. Es el flujo.
A pequeña escala, el ahorro por petición parece insignificante. Pero una tarea agéntica dispara varias llamadas al modelo, y eso se multiplica por millones de tareas al mes. Ahí el impacto económico es sustancial.
Caso ilustrativo: un agente de investigación interno ejecuta 8 llamadas al modelo por tarea, con 500.000 tareas al mes.
| Sin RelAI | Con RelAI | |
|---|---|---|
| Tareas de agente / mes | 500.000 | 500.000 |
| Llamadas al modelo / tarea | 8 | 8 |
| Tokens de entrada / llamada | 2.500 | ~1.135 (−54,6%) |
| Tokens de entrada / mes | 10.000 M | ~4.540 M |
~5.460 M
Tokens de entrada menos / mes
~$54.600
Ahorro estimado / mes
~$655.200
Ahorro estimado / año
El coste de un agente no es el coste de un prompt: es el coste del flujo completo. Optimiza la economía del flujo, no solo el prompt.
Ejemplo con un precio de entrada de referencia ($0,01 / 1K tokens). El ahorro real depende del modelo, el proveedor y el precio.
Calcula tu ahorro
Ajusta las variables a tu caso y estima el ahorro. RelAI es independiente del modelo: usa el precio de entrada del proveedor que prefieras.
Ahorro estimado / mes
—
Ahorro estimado / año
—
Tokens ahorrados al mes
—
Estimación orientativa. El ahorro real depende del tipo de carga de trabajo, el modelo y la configuración.
Medido. No asumido.
RelAI se valida con benchmarking sistemático sobre cargas reales y benchmarks consolidados. Medimos reducción de tokens y calidad de salida en paralelo, y presentamos los resultados con rigor estadístico.
Validado sobre 3.555 consultas LLM reales de empresa, no prompts sintéticos.
Benchmark · GSM8K
GSM8K
Razonamiento numérico · n=5 · media ± std
32%
tokens saved
modelo 93% ±0,89%
modelo + RelAI 92,4% ±0,49%
Sin diferencia estadísticamente significativa en calidad (test de McNemar, p > 0,05).
8.500 problemas de matemáticas que evalúan la capacidad de razonar con números.
Benchmark · SQuAD-v2
SQuAD-v2
Comprensión lectora · n=5 · media ± std
95%
tokens saved
modelo 85,8% ±1,03%
modelo + RelAI 81,5% ±0,89%
Sin diferencia estadísticamente significativa en calidad (test de McNemar, p > 0,05).
Dataset de comprensión lectora con preguntas sin respuesta.
Preserva el rendimiento
Mantiene el rendimiento y la precisión del modelo.
Rendimiento equivalente
Estadísticamente equivalente (test de McNemar, p > 0,05).
Menos tokens
Menos tokens, menor coste, la misma inteligencia.
Menor impacto
Menos energía, menos agua y menos emisiones de CO₂.
RelAI avanza hacia publicaciones revisadas por pares, con una estrategia de patentes en evaluación y desarrollo.
La capa estratégica entre tus aplicaciones y la IA
Haz tu infraestructura de IA más eficiente, controlable y segura. RelAI es independiente del modelo y del proveedor, y se despliega como SaaS o on-premise.
Tu ecosistema de IA
AgentesRAGCopilotosFlujos
RelAI
AI Optimization Layer
OptimizaControlaProtegeGobierna
Cualquier modelo
OpenAIAnthropicGeminiMistralModelos open source
Menor coste
Menos tokens, menor coste de inferencia.
Mayor control
Gobierno de la IA consistente y centralizado.
Más seguridad
Reduce el riesgo y mantén el dato en el contexto correcto.
Menor impacto
Menos energía, menos agua y menos emisiones de CO₂.
Independiente del modelo
Funciona con los LLM existentes, sin atarte a un modelo.
Independiente del proveedor
Tú decides qué proveedores usar. RelAI no pertenece a ninguno.
On-premise o SaaS
Cloud, infraestructura privada o tus propios servidores.
Lista para empresa
Pensada para operar IA a escala en entornos corporativos exigentes.
Visión
El primer componente de una infraestructura de IA para empresa
RelAI es el primer componente de una visión más amplia de Itify: infraestructura de IA para lo que viene.
A medida que la IA de empresa se vuelve más compleja, las organizaciones necesitarán una capa independiente entre sus aplicaciones y los modelos. La optimización es el primer problema que RelAI resuelve; el objetivo a largo plazo abarca eficiencia, gobernanza y operación de IA a escala.
Insights & publicaciones
Lo que compartimos sobre eficiencia de inferencia, economía de tokens e infraestructura de IA a escala.
¿A tu volumen, cuánto podrías ahorrar?
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