The Challenge
Los costos de tokens de IA y APIs externas se estaban disparando. Cada consulta a modelos de lenguaje en la nube generaba gastos significativos, especialmente para tareas repetitivas.
La privacidad de datos era una preocupación crítica. Enviar datos sensibles a APIs externas de IA no era aceptable para ciertos clientes con regulaciones estrictas.
What We Built
Arquitectamos un sistema híbrido cloud-local que optimiza costos y privacidad:
- LLMs locales corriendo en Google Cloud Compute (instancias con GPU) para tareas sensibles
- Orquestación con n8n que rutea inteligentemente entre modelos locales y APIs externas
- REST APIs personaladas para integración con sistemas existentes del cliente
- Firebase para sincronización en tiempo real entre componentes
- Cache inteligente para reducir llamadas redundantes a APIs externas
Results
Reducción del 30-45% en consumo de tokens de IA. Las tareas repetitivas ahora se procesan localmente sin costo de tokens.
Corte del 15-30% en costos de APIs externas gracias al cache inteligente y ruteo óptimo.
Privacidad de datos mejorada: la información sensible nunca sale del entorno controlado del cliente.
Rendimiento mantenido o mejorado gracias a la baja latencia de los modelos locales.
Tools & Technologies
- Google Cloud Compute (GPU Instances)
- n8n Orchestration
- Local LLMs (Ollama/vLLM)
- Node.js & Python
- Firebase Realtime DB
- REST APIs