Esta calculadora compara dos modelos de IA mediante una puntuación ponderada de coste, latencia y calidad. Permite asignar pesos a cada criterio y convertir valores medidos en una escala común para obtener una comparación sencilla cuando no existe un único indicador que decida por sí solo.
El modelo A y el modelo B se evalúan con costes por tarea, latencia media y una puntuación de calidad introducida por el usuario. Coste y latencia se normalizan de forma inversa —menos es mejor— mientras que la calidad se normaliza de forma directa. El resultado no pretende declarar un “mejor modelo” universal: refleja únicamente los datos y pesos elegidos para un caso de uso concreto. Es especialmente útil para documentar trade-offs y repetir el análisis cuando cambian precios, pruebas o prioridades.
1. Introduce costes comparables
Usa coste por la misma unidad de trabajo para ambos modelos.
2. Añade latencia medida
Compara tiempos obtenidos con pruebas equivalentes.
3. Puntúa la calidad
Usa la misma escala y evaluación para A y B.
4. Define prioridades
Reparte pesos entre coste, latencia y calidad; no es obligatorio que sumen 100 porque se normalizan.
5. Revisa la diferencia
Una diferencia pequeña sugiere que la elección puede depender de otros criterios no modelados.
La puntuación sintetiza los tres criterios según las prioridades introducidas; un valor mayor indica mejor ajuste dentro de esta comparación.
La normalización solo compara los dos modelos introducidos y depende de la calidad de las mediciones y de los pesos.
Datos: A: 0,030 €/tarea, 1,8 s, calidad 88. B: 0,018 €/tarea, 2,6 s, calidad 82. Pesos: coste 30, latencia 20, calidad 50.
Cálculo: Coste mínimo = 0,018; latencia mínima = 1,8. A = [(0,018/0,030)×30 + 1×20 + 0,88×50]/100 ×100 = 82,0. B = [1×30 + (1,8/2,6)×20 + 0,82×50]/100 ×100 ≈ 84,85.
Resultado: Modelo B ≈ 84,9 frente a Modelo A = 82,0.
Interpretación: Con estos pesos, el ahorro de coste de B compensa su mayor latencia y menor puntuación de calidad.
Usa un conjunto de pruebas consistente con tu caso de uso y aplica la misma escala a ambos modelos. La calidad subjetiva debe convertirse en una rúbrica repetible.
No. La fórmula divide por la suma de pesos, así que cualquier conjunto positivo mantiene las proporciones relativas.
Pon su peso en 0. Los demás criterios determinarán la comparación.
Porque en ambos criterios un valor menor es preferible. La razón mínimo/valor crea una escala relativa dentro de los dos modelos evaluados.
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