Optimaq mira tu tráfico real y te dice qué cambiar para reducir el coste de tus LLM sin perder calidad en producción.
10 días · una línea de SDK · cero compromiso
* Ejemplo medido en una auditoría interna (GPT-5.5 → modelo económico). No es una promesa universal.
Una línea de SDK captura todas tus llamadas. Sin reescribir código, sin tocar producción.
Tu tráfico real es el banco de pruebas. Medimos la calidad por su consecuencia real en tu producto, no por si “parece” buena.
Recibes un veredicto claro: qué cambiar, cuánto ahorras y con qué riesgo. Decides tú.
Caso medido en una tarea de volumen. Un modelo económico mantiene la calidad a una fracción del coste.
Misma calidad… a ~1/11 del coste.
“Cambiando este flujo de GPT-5.5 a deepseek-v4-flash mantienes la calidad (equivalente o mejor en 3/3 tareas de volumen) y reduces el coste ≈91%. Riesgo de regresión: bajo.”
AplicableEn pruebas internas, un flujo de alto volumen pasó de un flagship a un modelo económico sin perder calidad: ≈91% menos coste. (Ejemplo medido, no promesa universal.)
Cuando quieras, Optimaq se pone en medio de cada llamada y enruta al modelo óptimo. Opt-in y bajo tu control — nunca a ciegas.
Apunta a Optimaq en vez de al proveedor.
Solo cambia con garantías: no mueve tráfico hasta confirmar que la calidad es equivalente, y es reversible desde el minuto 0.
Una sola línea de SDK. La competencia te obliga a reescribir código o meter proxies.
No otro dashboard: un veredicto accionable con ahorro, calidad y riesgo.
Los demás te dicen si una respuesta “parece” buena. Nosotros medimos si funcionó de verdad en tu producto —la consecuencia real de negocio— y lo certificamos. Evidencia sobre tu tráfico, no la opinión de otra IA.
Tus datos en Madrid (GCP). Encargado GDPR, aislamiento por tenant y desactivable cuando quieras.
De OpenAI y Anthropic al último retador — más de 50 proveedores y 250 modelos en una sola integración, y sumamos nuevos cada semana. Tú eliges dónde corre cada tarea; nosotros ya los tenemos listos.
SDK en Python y Node, integración en 6 líneas. Compatible con OpenTelemetry.
Optimaq es la capa de unit economics para productos con IA. Analiza el tráfico real de tus LLM y te dice qué configuración usar para gastar menos sin degradar la calidad, controlando el riesgo de regresión.
La observabilidad (Helicone, Langfuse) te dice cuánto gastas; la evaluación (Braintrust, Promptfoo) si una respuesta “parece” buena. Optimaq va un paso más allá: certifica la calidad por su consecuencia real en tu producto y decide qué cambiar para gastar menos sin romperlo — conectando coste, calidad y riesgo.
Con una línea de SDK en Python o Node. Captura tus llamadas sin reescribir código ni tocar producción. La integración completa son 6 líneas y es compatible con OpenTelemetry.
No a ciegas. El Gateway de inferencia es opt-in y está off por defecto; solo mueve tráfico cuando la calidad equivalente está confirmada, y es reversible desde el minuto 0.
Depende de tus flujos. En tareas de volumen se han medido reducciones grandes manteniendo la calidad; en un caso interno, ≈91% menos coste pasando de un flagship a un modelo económico. Son ejemplos medidos, no promesas.
En la UE: GCP europe-southwest1 (Madrid). Optimaq actúa como encargado del tratamiento (GDPR Art. 28), con aislamiento por tenant y redacción de PII en tu lado.
Pega tus prompts en /audit y ve, a la vez, cuánto puedes ahorrar y la prueba de que la calidad no baja. O pruébalo durante 10 días.