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Inteligencia Artificial

Claude Sonnet 4.6 en producción: el equilibrio coste-calidad

Claude Sonnet 4.6 es el modelo por defecto en la mayoría de cargas de producción de 2026: cubre el 80% del tráfico con calidad indistinguible de Opus 4.7 en pruebas ciegas y un coste por token que ronda el 60% del de Opus. Sigue haciendo falta Opus en razonamiento complejo y coding agéntico sobre bases grandes.

Inteligencia Artificial

FinOps para cargas de IA en 2026: el dolor real

La factura de IA en las empresas ha dejado de ser anecdótica. Entre tokens de modelos frontera, GPUs reservadas que nadie usa y pipelines RAG con cachés mal configuradas, muchos equipos pagan diez veces lo que deberían. Guía de FinOps específico para IA sin relatos promocionales.

Metodologías

FinOps: controlar el coste en la nube sin frenar al equipo

FinOps consolida prácticas para gestionar el coste cloud como disciplina de ingeniería, no como problema financiero. El framework Inform-Optimize-Operate da visibilidad por equipo, optimización continua del desperdicio y SLOs de coste. Con tagging riguroso y herramientas open-source como Kubecost o Infracost, los equipos recuperan el control de la factura sin bloquear entregas.