Blog de TokSpan

Traducción IA con LLM APIs: benchmarks de proveedores por par de idiomas y un pipeline de producción —glosario, chunking, enforcement y QA con LLM-as-judge.

Guía neutral de build-vs-buy para voz IA: arquitectura STT→LLM→TTS, presupuestos de latencia de extremo a extremo, costo por minuto y checklist de cumplimiento.

Comparamos agentes de coding — Claude Code, Cursor y GitHub Copilot — en las mismas tareas: precios 2026, matemática de tokens, modelos y ajuste al equipo.

Tutorial de DeepSeek API: primera llamada, modo razonamiento y tokens de pensamiento, precios por cache hit y horas valle, detalles del modo JSON y producción.

Comparación de APIs de inferencia rápida: Groq, Cerebras, Together y Fireworks — tokens/seg, latencia, precio, límites duros y routing por carga de trabajo.

Tutorial de la API de Gemini: primera llamada en Python y Node.js, presupuestos de pensamiento, context caching, grounding, salida estructurada y checklist.

Grounding nativo vs. search APIs vs. crawlers propios para agentes de IA: precisión, latencia y costo por 1,000 consultas, código de citas y grounding checks.

Playbook de decisiones: qué funciones de IA lanzar primero, cuánto cuestan por usuario y cómo diseñarlas, fijarles precio y lanzarlas sin reconstruir tu SaaS.

Prevención de alucinaciones de LLM: benchmarks entre familias de modelos, marco de detección–prevención–mitigación y presupuesto de monitoreo de producción.

Guía de LangChain en producción: tres señales que justifican un framework, cuándo quedarte en el SDK puro y patrones multi-provider que evitan el lock-in.

¿Eliges un framework de agentes de IA? Construimos el mismo agente de producción en LangGraph, CrewAI y OpenAI Agents SDK — arquitectura, costo y lock-in.