Artículos sobre "llm"

7 artículos de Felipe Traina sobre llm: ingeniería, IA y sistemas en producción.

• El mapa de la IA por capas: quién compite con quién en 2026

  29/9/2026 · 8 min

  Modelos fundacionales, plataformas de agentes, apps verticales e integradores. Cómo ordenar el lío de logos, qué cambió con MCP y A2A, y por qué un vendor de agentes casi nunca compite con OpenAI.

• Observabilidad para apps con LLM: trazas, métricas y convenciones GenAI de OpenTelemetry

  28/9/2026 · 6 min

  Qué medir en una aplicación con LLM (latencia, tokens, costo, caché, errores, calidad), cómo instrumentarla con OpenTelemetry y cómo no filtrar datos sensibles.

• OWASP Top 10 para aplicaciones con LLM (2025) explicado: prompt injection y cómo mitigarla

  28/9/2026 · 6 min

  Los 10 riesgos de OWASP para apps con modelos de lenguaje, qué significa cada uno y un plan concreto para mitigar prompt injection y exceso de agencia.

• RAG o fine-tuning: guía para decidir cómo darle conocimiento y comportamiento a un LLM

  28/9/2026 · 6 min

  Cuándo conviene RAG, cuándo fine-tuning, cuándo alcanza con prompting o contexto largo, y qué cambió en 2026 con el cierre del fine-tuning de OpenAI.

• Cómo evaluar LLMs en producción: guía práctica de evals para equipos de desarrollo

  28/9/2026 · 7 min

  Qué es un eval, cómo armar un dataset, cuándo usar métricas, humanos o LLM-as-a-judge, y cómo integrarlos al CI para cambiar de modelo sin miedo.

• DeepSeek V4.1 Flash: qué trae el modelo open-weight con licencia MIT y qué revisar antes de usar su API

  28/9/2026 · 6 min

  552B parámetros, 8B-16B activos por token, 1M de contexto y pesos MIT. Arquitectura, precios por franja horaria y la letra chica de su Responses API.

• GPT-6 Sol y Luna: precios, prompt caching y cómo recalcular el costo de tus agentes

  28/9/2026 · 7 min

  OpenAI bajó 50% el precio de API de Sol y Luna y renovó el caching. Números reales, la letra chica de los 272K tokens y qué cambiar en tu arquitectura.