Optim-LLM construye los motores que hacen eficiente el uso de modelos de lenguaje: enrutamiento inteligente, memoria persistente y skills que convierten conversaciones en entregables. Un solo proveedor neutral para todos tus LLMs.
Hoy los tres trabajan juntos dentro de TokenSaver. Pronto haedMem y The Grow también estarán disponibles como productos independientes.
Enruta automáticamente cada prompt al modelo más adecuado o gratuito, comparte cuotas entre áreas y audita el consumo en tiempo real.
Motor de memoria a largo plazo que mantiene el contexto de tus conversaciones sin duplicar prompts kilométricos repetitivos.
Transforma conversaciones en entregables estructurados: documentos Word, presentaciones interactivas, hojas de cálculo y transcripciones.
Una arquitectura coordinada que resuelve la intención del usuario reduciendo costos de computación, recuperando memoria previa y entregando archivos completos.
Tu equipo escribe en el chat de TokenSaver o conecta sus herramientas a nuestra API compatible con OpenAI, con su clave de TokenSaver.
Evalúa modelos disponibles, audita presupuestos por equipo y enruta la llamada al proveedor más económico.
Inyecta memoria contextual relevante y comprime el historial previo para evitar gasto de tokens duplicados.
Si la petición busca un reporte, tabla o presentación, ejecuta la skill y compila el entregable en formato nativo.
Sin ataduras a un solo gigante de IA. Alterna y combina modelos comerciales y open weights según rendimiento y precio. Conecta tus propias claves o usa las nuestras.
Administra equipos, llaves, límites de presupuesto mensual y roles organizacionales desde un único punto de control.
Registro detallado de cada llamada, costo por prompt, tokens procesados y trazabilidad completa en tiempo real.
Optimización activa que previene sobrecostos, reutiliza memoria y aprovecha cuotas gratuitas antes de consumir saldo.
TokenSaver es el primer motor disponible de Optim-LLM. Elige el modelo correcto, optimiza cada prompt y permite compartir cuotas entre equipos automáticamente.
Artículo de Wikipedia leído por la IA
Benchmark interno sobre una página (17-oct-2026); el ahorro varía según el sitio.
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