Lab #1: Token Optimization Explorer
Embeddings & Cost Control

Benchmark de Contexto con Google Gemini

Explora de forma interactiva las comparativas de costos, consumo de tokens y velocidad resultantes de alimentar prompts con el documento completo (Naive) versus la inyección optimizada de fragmentos relevantes mediante embeddings (RAG).

Panel de Control & Filtros

Selecciona una combinación de documento, pregunta y modelo para inspeccionar las métricas obtenidas con la API de Gemini, o visualiza el consolidado general.

Métricas de la Configuración Seleccionada

VISTA COMPARATIVA
Ahorro Medio de Tokens 0% 0 tokens vs 0 tokens
Reducción Media de Costo 0% $0.00 USD vs $0.00 USD
Aceleración de Respuesta 0x 0ms vs 0ms
Flujo Completo (Sin Optimizar)

Naive Context

Envía el documento completo directamente en el prompt. Consume muchos tokens de entrada y aumenta el costo exponencialmente.

Tokens Entrada 0
Tokens Salida 0
Costo API $0.000000
Tiempo Respuesta 0 ms
Cargando datos...
Flujo RAG (Optimizado)

Semantic Embedding

Divide el documento en chunks, genera embeddings y envía únicamente los fragmentos semánticamente más cercanos.

Tokens Entrada 0
Tokens Salida 0
Costo API (Embeds + Chat) $0.000000
Tiempo Respuesta (Embeds + Chat) 0 ms
Cargando datos...

Base Vectorial: Mapa de Similitud Semántica

Los bloques representan los fragmentos del documento. El color púrpura representa la similitud con la pregunta. Haz clic sobre un bloque para inspeccionarlo.

Simulación de Escala a Nivel Mensual

Ajusta el volumen estimado de consultas para proyectar el impacto económico acumulado en base a la configuración actual.

10,000 q / mes
Costo Naive Completo
$0.00
Costo Optimizado (RAG)
$0.00

Ahorro Anual Estimado

$0.00 USD

Reporte Interpretativo & Valor Agregado