Costos en Hardware para Ejemplo 3

Se muestran fuentes Claude, Copilot y Gemini

Disclaimer: Los cálculos presentados son estimaciones basadas en casos reales y consultas a modelos de IA actuales al 22 Nov/2025 en México. Los costos pueden variar según región, proveedor y configuración específica.

Problema: Ejemplo 3

Oye, hay que verificar este documento y juzgarlo, son siete documentos por persona pero el primero tiene cincuenta datos con tres columnas y a ojo se decide sí o no. Solución de Gemini y Copilot era capturar los 150 campos de 35 formatos diferentes posibles para evitar el factor humano y reducir costos, ya que el análisis daba al final uno de 45 resultados posibles por solicitante. Para simplificar el paso final, la solución era que lo hiciera la misma analista como la dama Margarita, y que eso pasaba el costo a cero del proceso final de firmas porque ya el paso dos lo hacía un humano (la simplificación se hacía metiendo la analista150 datos por expediente que antes no hacía), pero seguíamos con el mismo problema en el paso 20 del proceso. Y el costo del servidor final e implementación según Copilot era cercano a cero porque el servidor se usaba para otras cosas. ¿? Gemini dijo cero sin que le preguntara. Así que era tecnología mágica que cuesta cero el servidor, el mantenimiento y el desarrollo del paso 20 porque te ahorraste usar IA en el paso 2 porque ahora la capturista metía 150 datos que antes no necesitaba. Pregunta simple.  Cuantos tokens de entrenamiento necesitas? El costo es imposible incluso antes de los tokens de desarrollo ni los de ejecución. Nota: Este es el calculo para UNO de siete documentos.

Costo en tokens:

Cálculo real de costos de tokens (Ejemplo 3) al 22 Nov 2025:

Para un volumen realista de 900-1,200 documentos/mes:

Tokens de ejecución mensuales:

• Base: 1,050 docs × 2,500 tokens = 2,625,000 tokens/mes
• Con multiplicadores reales (re-procesamiento 2x, RAG 2x, validación 1.5x): 11,812,500 tokens/mes

Costo mensual solo en tokens (Claude Opus sugerido como mínimo necesario para precisión):

• Input: $177 USD
• Output: $177 USD
• Total: $354 USD/mes

Infraestructura cloud oculta:

• Servidor/VM: $200-400
• Base de datos RAG: $150-250
• API Gateway: $50-100
• Memoria adicional: $100-200
• Subtotal infraestructura: $500-950/mes

Costo operativo real: $850-1,300 USD/mes = $10,200-15,600 USD/año

Esto es SOLO operación, sin contar en precios de Mexico:

• Fine-tuning inicial: $4,000-8,000 precios USD conservador 25 a 40 mil MXN
• Desarrollo: $40,000-60,000 USD, precio mexico muy conservador 30 a 70 mil MXN
• Supervisión humana: $50,000-80,000 USD/año o 90 mil anuales mas iva.

Total primer año: $104,200-163,600 USD y recurrente 15600 USD + 90 mil MXN anuales

Versus analista manual: $35,000-45,000 USD Anuales

ROI: NEGATIVO por $59,200-118,600 USD. Solución actual con tres activos humanos 700~ mil pesos o 32400 USD.

Importante: El personal humano actual Hace 25 funciones cada uno en promedio. La solución de IA es para UNA SOLA de esas funciones. el personal humano (la «dama Margarita») sigue siendo indispensable para las otras 24 funciones, lo que significa que el costo de personal no se reduce, sino que se suma el costo de la IA.

Se puede correr esto en una VM de 30 USD mensuales?

Por favor no desarrolles cálculo del costo del egress y Elastic EC2/IP (elementos que complican para fines de ejemplo) Solo quiero un calculo rápido.

Resumen Ejecutivo:

Tres modelos de IA diferentes (Claude, Copilot, Gemini) analizaron si el Ejemplo 3 puede ejecutarse en una VM de $30 USD/mes. Los tres concluyeron que es técnicamente inviable:

Conclusión unánime: La VM de $30 es adecuada para demos, no para producción. El costo real mínimo es $180-400 USD/mes solo en infraestructura, antes de tokens.

Nota sobre los números de Gemini: Los cálculos de Gemini tienden a ser más optimistas ($180-350 USD/mes vs $260-400 de Claude/Copilot) porque:

Gemini asume modelos más pequeños y optimizados vs Claude Opus usado en el cálculo original
Gemini tiene… digamos, «creatividad matemática»  – sus multiplicaciones no siempre cuadran
Aun así, incluso con números optimistas de Gemini, el costo sigue siendo 6x mayor que los $30 USD propuestos

Lo importante: Las tres fuentes coinciden en que $30 USD/mes es insuficiente. La diferencia está solo en qué tan insuficiente (6x, 9x o 13x más caro).

Se cumplen principios de beneficio de la duda, credibilidad y transparencia:
✓ Transparencia – Se asumen las limitaciones de cada fuente
✓ Mantiene credibilidad – No oculta discrepancias
✓ Refuerza argumento – Incluso el cálculo MÁS optimista (Gemini) sigue siendo 6x más caro

Nota: Este es el calculo para UNO de siete documentos. No resuelve el problema.

Fuente Claude:

1. Requisitos mínimos de memoria para el agente:

Componentes que deben correr simultáneamente:

- Base de datos RAG (vector database): 4-8 GB RAM
- API Gateway/proxy: 1-2 GB RAM
- Aplicación/orquestador del agente: 2-4 GB RAM
- Sistema operativo: 1-2 GB RAM
- Buffer para picos de carga: 2-4 GB RAM
---
MÍNIMO REALISTA: 10-20 GB RAM

VM de Azure de $30/mes típicamente ofrece:

• Standard B2s: 2 vCPUs, 4 GB RAM, 8 GB storage
• Standard B2ms: 2 vCPUs, 8 GB RAM, 16 GB storage

Problema: No alcanza para correr todos los componentes simultáneamente.

2. Requisitos de disco:

Para el Ejemplo 3 (verificación documental):

- Base de datos RAG con embeddings:
  · 35 formatos × 1000 ejemplos entrenamiento = 35,000 documentos
  · Promedio 2KB por embedding vector
  · Total embeddings: ~70 GB

- Logs y auditoría (requisito legal):
  · 1,050 docs/mes × 12 meses × 500 KB promedio
  · Total logs: ~6 GB/año

- Sistema operativo + aplicaciones: 20-30 GB

- Respaldos mínimos: 50% del total
---
MÍNIMO REALISTA: 150-200 GB

VM de $30/mes incluye: 8-16 GB storage

Costo adicional de disco en Azure:

• Standard SSD: ~$0.10/GB/mes
• 200 GB × $0.10 = $20/mes adicional

3. Problema de CPU/vCPUs:

Procesamiento de 1,050 docs/mes con IA:

- Llamadas a API de Claude: I/O bound (poco CPU)
- PERO: Procesamiento de RAG (búsqueda vectorial): CPU intensive
- Picos de carga cuando llegan múltiples documentos simultáneamente

VM de $30/mes: 2 vCPUs

• No suficiente para picos de carga
• Respuesta lenta = timeout = re-procesamiento = más tokens

4. El argumento definitivo – Cálculo real:

Azure VM capaz de correr esto:

Más costos ocultos que NO están en la VM:

- Bandwidth/egress (que dijiste dejar de lado, pero existe): $50-100/mes
- Backup automatizado: $20-40/mes
- Monitoreo (Azure Monitor): $30-50/mes
- Seguridad (Azure Security Center): $15-30/mes
---
TOTAL REALISTA: $285-390/mes

5. La trampa del «servidor compartido»:

Si dicen: «Pero ya tenemos un servidor que hace otras cosas»

Tu respuesta:

«Perfecto. Entonces ya está usando su RAM, CPU y disco para esas ‘otras cosas’.

Pregunta técnica: ¿Cuánta RAM libre tiene ese servidor ahora mismo?

Si tiene menos de 16 GB libres constantes, agregar el agente de IA va a:

• Degradar el rendimiento de las aplicaciones existentes
• Causar swapping a disco (10-100x más lento)
• Generar timeouts y re-procesamientos = más tokens
• Requiere upgrade de la VM = costo adicional»

6. La pregunta asesina:

«¿Cuánta memoria consume el agente de IA en producción bajo carga real?»

Respuesta técnica:

# Cálculo conservador
base_rag_memory = 6 GB  # Vector DB en memoria
concurrent_requests = 5  # Documentos procesándose simultáneamente
memory_per_request = 500 MB  # Contexto + procesamiento

peak_memory = base_rag_memory + (concurrent_requests × memory_per_request)
peak_memory = 6 GB + (5 × 0.5 GB) = 8.5 GB

# Sin contar:
# - Sistema operativo: 1-2 GB
# - API Gateway: 1 GB
# - Buffer para picos: 2 GB
# ---
# TOTAL REALISTA: 12-14 GB bajo carga

VM de $30/mes con 4-8 GB: NO ALCANZA

7. Tu respuesta definitiva:

«Una VM de Azure de $30/mes tiene 4-8 GB de RAM y 8-16 GB de disco.

Para correr este agente necesito:

• RAM: 12-16 GB (RAG + procesamiento + sistema)
• Disco: 150-200 GB (embeddings + logs + respaldos)
• CPU: 4 vCPUs para manejar picos

Eso requiere una VM de $140-170/mes mínimo.

Si la ponen en una VM de $30:

1. No cabe el RAG completo en memoria → rendimiento degradado 10-100x
2. Disk swapping constante → timeouts → re-procesamiento → más tokens
3. No hay espacio para logs de auditoría → violación de cumplimiento normativo
4. No hay espacio para respaldos → riesgo de pérdida de datos

Y cuando falle (no ‘si’, sino ‘cuando’), van a necesitar un programador senior dedicando 4-8 horas a investigar por qué está lento, qué se perdió, y cómo recuperarlo.

Costo real: VM adecuada ($170) + disco ($30) + monitoreo ($30) + backups ($30) = $260-290/mes mínimo

Y eso es SOLO infraestructura, sin tokens.»

8. El contraargumento técnico irrefutable:

«Demuéstrenme con un ambiente de prueba que funciona en una VM de $30/mes bajo carga real:»

Requisitos de la prueba:

1. Procesar 1,050 documentos en un mes (35/día)
2. Con RAG completo cargado (35 formatos, 1000 ejemplos)
3. Registrar todos los logs (auditoría)
4. Con respaldos automáticos
5. Medir:
   • Tiempo de respuesta promedio
   • Uso de RAM en picos
   • Uso de disco
   • Número de timeouts/re-procesamientos

Predicción: No va a funcionar, o va a ser tan lento que el costo en tokens de re-procesamiento va a ser mayor que el ahorro en VM.

Resumen para tu argumento:

Cuando te digan «VM de $30/mes»:

1. Pregunta: ¿Cuánta RAM y disco tiene esa VM?
2. Calcula: Necesitas 12-16 GB RAM + 150-200 GB disco
3. Demuestra: VM de $30 tiene 4-8 GB RAM + 8-16 GB disco = insuficiente
4. Costo real: $170 (VM adecuada) + $30 (disco) + $60-90 (monitoreo/backups) = $260-290/mes
5. Reto: «Pruébenlo con carga real y veamos cuántos timeouts tienen»

El argumento del «servidor de $30» es ingenuo o malintencionado – ignora requisitos técnicos reales.