Calcula el costo de ajustar modelos de lenguaje. Compara precios entre OpenAI, Anthropic, Google, Cohere y Mistral con desgloses detallados y recomendaciones de optimización.
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¿Cómo estimar tokens?
Aproximadamente 1,000 tokens ≈ 750 palabras. Un dataset típico de ajuste fino tiene 100-10,000 ejemplos, cada uno promediando 500-2,000 tokens.
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El ajuste fino de modelos de lenguaje puede transformar IA genérica en expertos de dominio específico. Pero entender el costo real requiere cálculo cuidadoso. Esta calculadora te ayuda a estimar gastos de ajuste fino entre proveedores principales, comparar niveles de precios e identificar oportunidades de optimización antes de comprometer tu presupuesto.
El ajuste fino toma un modelo de lenguaje pre-entrenado y lo adapta a tu caso de uso específico usando tus propios datos. A diferencia de prompting o RAG, el ajuste fino actualiza los pesos del modelo, enseñándole nuevos patrones, terminología o comportamientos. El costo depende del tamaño de datos, número de épocas y modelo base elegido.
Fórmula de Costo de Ajuste Fino
Costo = (Tokens de Entrenamiento × Épocas) ÷ 1,000,000 × Precio por 1MConoce tus costos de entrenamiento por adelantado. El ajuste fino puede variar de $10 a $10,000+ dependiendo de datos y modelo.
Diferentes proveedores tienen precios muy distintos. OpenAI, Anthropic, Google y otros pueden tener diferencias de 10x para capacidades similares.
Compara costos de ajuste fino contra ahorros en inferencia. Un modelo personalizado puede costar más por token pero requerir menos tokens por solicitud.
Planifica tus experimentos de hiperparámetros conociendo el costo de cada época y variante de modelo que quieras probar.
Entiende cómo escalan los costos con el tamaño de datos. Agregar 10x más datos de entrenamiento no siempre mejora resultados 10x.
Entrena el modelo para que coincida con tu voz de marca, estándares de escritura técnica o requisitos de formato específicos.
Crea expertos legales, médicos, financieros o técnicos que entiendan terminología y matices específicos de la industria.
Enseña a modelos a producir esquemas JSON específicos, respuestas API o estructuras de datos formateadas de manera confiable.
Ajusta longitud de respuesta, formalidad o patrones de razonamiento para coincidir con las necesidades de tu aplicación.
Ajusta un modelo más pequeño para igualar el rendimiento de modelos más grandes, reduciendo costos de inferencia 10-100x.
Modelos ajustados más pequeños a menudo producen respuestas más rápidas que modelos grandes con prompts elaborados.
OpenAI recomienda al menos 50-100 ejemplos de alta calidad para ajuste básico, pero 500-1,000+ ejemplos típicamente dan mejores resultados. La calidad importa más que la cantidad - 100 ejemplos excelentes a menudo superan 1,000 pobres.