Inteligencia Artificial

Cómo no llegar tan rápido al límite de uso de los modelos de IA

Ilustración abstracta de entrada y salida de datos en una IA
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Después de utilizar modelos de IA a diario, y sobre todo desde que empecé a programar con herramientas como Cursor, he ido cambiando bastante mi forma de trabajar con ellos.

Una de las cosas que aprendes rápido es que no todos los mensajes “cuestan” lo mismo.

Una pregunta sencilla dentro de una conversación enorme puede necesitar procesar mucho más contexto que una petición bastante más compleja dentro de un chat limpio.

Cómo reducir el consumo innecesario

Por eso hay algunas cosas que intento hacer para no consumir los límites tan rápido:

1. No alargar una conversación indefinidamente

Si llevo mucho tiempo trabajando en el mismo chat y voy a empezar una tarea diferente, prefiero abrir uno nuevo. Si necesito conservar el contexto, antes le pido que resuma el estado del trabajo, decisiones tomadas, problemas pendientes y siguiente paso.

2. Agrupar instrucciones

Antes hacía algo bastante típico: “Cambia esto.” “También esto.” “Y revisa aquello.” “Ah, y no modifiques esta parte.” Ahora intento pensar primero qué necesito y enviarlo junto. Menos iteraciones innecesarias y el modelo entiende desde el principio el resultado que buscas.

3. Revisar el prompt cuando se equivoca

Cuando una respuesta empieza mal, encadenar cinco mensajes intentando reconducirla puede terminar generando una conversación enorme. Muchas veces es mejor volver atrás, mejorar las instrucciones originales y volver a intentarlo.

4. No darle todo el proyecto si no lo necesita

Si estoy solucionando un problema concreto, intento que el modelo trabaje con los archivos y el contexto necesarios. Más contexto no siempre significa una mejor respuesta: también puede significar más tokens, más ruido y más posibilidades de distracción.

5. No utilizar siempre el modelo más potente

Para modificar un texto, cambiar estilos, generar una función sencilla o hacer una tarea mecánica probablemente no necesito el modelo más caro. Reservo los modelos más potentes para arquitectura, debugging complejo y razonamiento.

6. Crear reglas e instrucciones persistentes

Si cada conversación empieza explicando cómo está construido el proyecto, qué tecnologías utilizamos y qué cosas no debe tocar, estamos repitiendo contexto constantemente. En herramientas como Cursor, configurar bien las reglas del proyecto ayuda bastante.

Estos son los que más me han funcionado. Si utilizáis Cursor, Claude, ChatGPT u otras herramientas a diario y tenéis alguno más, me interesa conocerlo.

Pablo Espinosa

SEO técnico, IA y automatizaciones aplicadas a problemas reales.