Blog de TokSpan

Optimización de latencia de LLM API: descompón TTFT, inter-token y red, y arregla cada capa — streaming, caché, niveles y routing. Medido, no adivinado.

Cómo la batch API recorta costos de LLM ~50%: descuentos y ventanas de finalización, flujos fan-out con webhooks y ahorros batch × caché × routing.

Extrae JSON estructurado de PDFs con LLMs: benchmark honesto de solo-LLM vs parsers vs open source, validación de schema y costo por 1,000 documentos.

Ventanas de 1M tokens cambian la matemática de costos, no la física: economía de tokens, patrones de compactación, un marco de decisión contexto-largo-vs-RAG.

Prevención de prompt injection: ataques directos, indirectos y multi-hop, y la defensa en capas — del filtrado de entrada al sandboxing de herramientas.

Comparación de APIs de speech-to-text: AssemblyAI, Deepgram, Whisper y OpenAI en WER, latencia y costo por hora — más streaming vs async y TCO de self-hosting.

Comparación de APIs de text-to-speech con un kit de prueba a ciegas: ElevenLabs, OpenAI, Azure y Deepgram en naturalidad, latencia y costo por carácter.

Construye agentes text-to-SQL de producción: benchmarks GPT, Claude, Gemini y DeepSeek, schema linking, guardrails solo lectura y evaluación con schemas reales.

Más de 180 LLM APIs rankeadas por costo y rendimiento. Rankings por benchmark, recomendaciones de modelos por perfil y ahorro con prompt caching.

23 errores costosos de LLM API: incidentes reales, soluciones en una frase y mapeo a OWASP Top 10. Claves hardcodeadas, límites ausentes, sin fallback.

Una sola API key para GPT-5.5, Claude Opus, Gemini 3.1 y DeepSeek V4. Código en Python y Node.js, patrones de fallback y configuración en 5 minutos.

Puntuación en 6 dimensiones de OpenRouter, LiteLLM, Portkey y TokSpan. Soporte de protocolo, caching, gobernanza, precios, latencia y preparación empresarial.