Agencia de integración LLM. Conecte sus apps y agentes a los modelos correctos.
Integramos grandes modelos de lenguaje en sus productos, workflows y agentes de IA. Selección de modelos, arquitectura de API, pipelines de prompts y seguridad. Una sola capa de integración, cualquier modelo, lista para producción.
¿Qué es la integración LLM?
La integración LLM es el trabajo de ingeniería de conectar grandes modelos de lenguaje a sus aplicaciones, workflows y agentes de IA. Es más que conectar una clave de API. Es selección de modelos, arquitectura de prompts, gestión de contexto, enrutamiento de respaldo y las barreras de seguridad que hacen que la IA sea fiable en producción.
Cada producto, workflow o agente que habla con un modelo de lenguaje tiene una capa de integración. Hágalo bien y su IA escala con seguridad. Hágalo mal y obtiene respuestas alucinadas, costes descontrolados y modelos que filtran datos sensibles. Nosotros construimos la capa bien, a la primera.
Cómo funciona la integración LLM
Selección de modelos
Evaluamos GPT, Claude, Gemini, DeepSeek y modelos open source según su caso de uso, latencia y restricciones de coste. Luego elegimos el modelo correcto para cada tarea.
Arquitectura de API
Una capa de integración limpia con reintentos, limitación de tasa, streaming y gestión de errores. Su app habla con una única interfaz, no con un montón de endpoints crudos.
Pipeline de prompts
Prompts estructurados, gestión de contexto y encadenamiento de modelos. Validación de entrada, parsing de salida y evaluación integrados en cada llamada.
Su app → Pipeline de prompts → Enrutador de modelos → GPT / Claude / Gemini / Open source
Su aplicación nunca llama directamente a una API de modelo cruda. La capa de integración gestiona el enrutamiento de modelos, los respaldos, la optimización de costes y la validación de salida. Cambie de modelo sin tocar el código de su app.
Reservar una llamada estratégicaPor qué construimos las integraciones LLM así
Agnóstico al modelo por diseño
Su capa de integración abstrae el proveedor de modelos. Cambie de GPT a Claude o a un modelo open source sin reescribir su aplicación. Coste, latencia y calidad se convierten en perillas de ajuste, no en cambios de código.
Seguridad y aislamiento de datos
Eliminación de PII, enmascaramiento de datos y limitación de acceso en la capa de integración. Los modelos solo ven lo que necesitan. Los datos sensibles permanecen de su lado, ya use una API alojada o un modelo autoalojado.
Optimización de costes integrada
Enrutamiento de modelos, caché y optimización de prompts reducen el gasto en tokens. Modelos pequeños para tareas simples, modelos de frontera para razonamiento complejo. Su presupuesto de IA deja de gotear.
Fiabilidad y respaldos
Reintentos automáticos, modelos de respaldo y degradación gradual. Si un proveedor se cae, su app sigue funcionando. La IA en producción necesita fiabilidad de producción.
Qué construimos con LLM
Capas de razonamiento para agentes de IA
La capa de modelo detrás de sus agentes de IA. Llamadas a herramientas, enrutamiento de funciones y razonamiento de varios pasos conectados a workflows de n8n.
Interfaces de chat y asistente
Bots de atención al cliente, asistentes internos e interfaces conversacionales que usan el modelo correcto en cada turno.
Pipelines de documentos y datos
Extracción, resumen, clasificación y transformación de datos no estructurados, de facturas a contratos.
Aplicaciones con RAG
Generación aumentada por recuperación conectada de extremo a extremo. Búsqueda vectorial, inyección de contexto y respuestas fundamentadas y citadas.
Automatización de workflows con IA
Workflows de n8n que llaman a LLM en los puntos de decisión. Aprobaciones, triaje, enriquecimiento y enrutamiento en piloto automático.
Despliegues empresariales seguros
Despliegues LLM autoalojados y privados para sectores regulados. Sus datos nunca salen de su infraestructura.
Cuándo cada enfoque es la opción correcta
Usar API alojada
- •Tiempo de salida al mercado más rápido
- •Sin infraestructura que mantener
- •Modelos de frontera desde el primer día
- •Pago por token, sin coste inactivo
- •Lo mejor para la mayoría de los casos de uso
Autoalojar el LLM
- •Requisitos estrictos de residencia de datos
- •Datos sensibles o regulados
- •Coste predecible a alto volumen
- •Control total del modelo
- •Entornos aislados o sin conexión
Usar ambos (híbrido)
- •API alojada para tareas generales
- •Autoalojado para datos sensibles
- •Enrutamiento por tipo de tarea y sensibilidad
- •Respaldo entre proveedores
- •Lo mejor de coste, control y velocidad
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Integración LLM FAQ
¿Qué es exactamente la integración LLM?▾
¿Qué LLM deberíamos usar: GPT, Claude, Gemini o un modelo open source?▾
¿Pueden integrar LLM en mis workflows de n8n existentes?▾
¿Cómo gestionan la seguridad y privacidad de los datos?▾
¿Podemos autoalojar un LLM en lugar de usar una API alojada?▾
¿Cuánto tarda una integración LLM y cuánto cuesta?▾
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