Un Large Language Model (LLM) es una red neuronal —normalmente con arquitectura Transformer— entrenada sobre billones de tokens de texto para predecir el siguiente token de una secuencia. Esa tarea aparentemente sencilla, escalada a cientos de miles de millones de parámetros y con técnicas como RLHF y DPO, da lugar a sistemas que escriben, traducen, programan, resumen y razonan sobre conocimiento.
Los LLMs comerciales más conocidos —GPT-4o/5, Claude 4, Gemini 2.5— se exponen como APIs de inferencia: el cliente envía un prompt y recibe tokens generados. Los modelos abiertos (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek) se ejecutan en infraestructura propia, lo que permite ajustar coste, latencia, soberanía del dato y comportamiento mediante fine-tuning.
Un LLM por sí solo no conoce los datos privados de un negocio ni los hechos posteriores a su corte de entrenamiento. Por eso en producción casi siempre se combinan con técnicas externas: RAG para inyectar contexto desde bases vectoriales, function calling para invocar APIs, agentes para coordinar varios pasos, evaluación automática para medir calidad y guardrails para limitar comportamientos no deseados.
En 10Code llevamos integrando LLMs en producto desde 2023: asistentes verticales, automatización de back-office, generación de documentos, resumen de llamadas, agentes que coordinan APIs internas. Diseñamos cada solución sobre un modelo elegido en función del caso de uso, con prompts versionados, evaluaciones reproducibles y monitorización de coste y latencia.
En 10Code llevamos más de una década aplicando estas tecnologías a productos reales. Si quieres comentarnos tu caso, escríbenos y te respondemos personalmente.
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