A medida que las organizaciones avanzan en la implementación de inteligencia artificial generativa, se enfrentan al desafío de equilibrar calidad, costos y latencia. Los costos de inferencia dominan los gastos operativos de los modelos de lenguaje grande (LLM), y los métodos de indagación verbosa multiplican el volumen de tokens, llevando a las organizaciones a buscar estrategias más eficientes. Aunque efectivos,