Añade IAa tu producto._

Para llevar un MVP de IA a producción necesitas ejecutar modelos de forma estable, asignar cómputo, controlar costes, conectar datos y proteger las peticiones. QDivZero reúne modelos, despliegues, routing y seguridad en una sola capa, para que el equipo pueda escalar el producto sin construir y mantener toda la infraestructura de IA por separado.

Selecciona un modelo compatible de Hugging Face y define la región y los requisitos de tu carga. QDivZero busca cómputo GPU adecuado entre distintos proveedores, prepara el entorno de inferencia y crea un endpoint para servir el modelo, sin que tengas que configurar servidores, drivers o runtimes manualmente.

Una API de IA ofrece un modelo ya servido por un proveedor y normalmente limita la elección a su catálogo. Un modelo open-weight permite elegir la arquitectura y el entorno donde se ejecuta, pero requiere cómputo e infraestructura de inferencia. QDivZero aporta esa capa operativa para desplegar modelos abiertos manteniendo una integración de API estable.

El cómputo dedicado suele tener sentido cuando existe un volumen sostenido, necesitas una latencia predecible o buscas mayor aislamiento y control operativo. El tiempo de cómputo activo se prorratea por segundo y se descuenta del saldo, en lugar de cobrar por cada token procesado. En la misma cuenta puedes mantener saldo para Modelos Públicos y activar Unlimited Basic con Qwen 3.8 27B por una cuota mensual fija.

Empieza midiendo el coste por tarea, no solo el precio por token. Puedes reservar los modelos más potentes para las solicitudes complejas, enviar el resto a modelos más eficientes, reducir contexto innecesario y comparar cómputo dedicado. El LLM Model Routing ayuda a distribuir peticiones según coste, latencia, calidad y disponibilidad.

Sí. QDivZero ofrece una API compatible con OpenAI, por lo que puedes conservar el formato habitual de las peticiones y cambiar el modelo que responde detrás del endpoint. Esto reduce los cambios de integración al probar un LLM open-weight, mover una carga a otro proveedor o combinar varios modelos en el mismo producto.

Con LLM Model Routing puedes reunir varios modelos bajo una misma capa de acceso y decidir cuál atiende cada petición. Las reglas pueden tener en cuenta el tipo de tarea, el coste, la latencia o la calidad, además de definir fallbacks si un modelo no está disponible. Así cada flujo utiliza el LLM más adecuado sin multiplicar integraciones.

Un sistema RAG convierte el contenido en embeddings, indexa esa información y recupera los fragmentos relevantes antes de generar una respuesta. QDivZero permite combinar modelos de embeddings, búsqueda semántica y LLMs para consultar documentación, catálogos o bases de conocimiento con el contexto de tu empresa.

La seguridad debe aplicarse antes de enviar la petición al modelo. LLM Firewall analiza prompts y respuestas para aplicar políticas frente a prompt injection, jailbreaks, datos sensibles, abuso y contenido no permitido. Según la regla, una solicitud puede continuar, bloquearse, modificarse o quedar registrada para auditoría.

Sí, siempre que el despliegue y el proveedor seleccionado dispongan de la región necesaria. Elegir dónde se ejecuta el modelo ayuda a acercar la inferencia a los usuarios y a cumplir requisitos internos de localización, privacidad o residencia de datos. La región debe revisarse junto con el modelo, el cómputo y las políticas del proyecto.

Define el modelo, la región y los requisitos de la carga; QDivZero se ocupa de localizar cómputo compatible, preparar el despliegue y mantener el endpoint accesible. También puedes añadir routing, recuperación de datos y seguridad cuando el producto los necesite, sin crear una plataforma interna de MLOps para cada nueva capacidad.

Utiliza una capa de acceso independiente del proveedor y evita introducir su API propietaria en toda la aplicación. Con modelos open-weight, cómputo multi-proveedor y una API compatible con OpenAI puedes probar alternativas, cambiar el destino de una carga y configurar fallbacks sin reconstruir la lógica principal de tu producto.