Relaciona el resultado con consumo de tiempo, dinero, energía o capacidad computacional. El resultado debe conservar datos, configuración, versión y evidencia suficiente para poder reproducirlo.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un equipo registra coste por token junto con el conjunto de evaluación, la versión del modelo y el criterio aplicado.

Ejemplo empresarial

Antes de desplegar una versión, la organización revisa coste por token y documenta si el resultado permite continuar, mitigar o restringir el uso.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse con conceptos próximos que usan otro denominador, persiguen otra propiedad o responden a un criterio normativo diferente.

Limitaciones

No resume por sí solo toda la calidad del sistema y puede cambiar según población, umbral, datos, prompt, entorno o procedimiento de evaluación.

Riesgos

Una aplicación incorrecta puede ocultar fallos por subgrupos, favorecer comparaciones inválidas o generar una confianza superior a la evidencia.

Idea principal

Coste unitario asociado a tokens de entrada, salida o ambos.

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Explicación empresarial
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Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
Idea principal

Clasificación

Nivel: Técnico
Categorías: Métricas de precisión y rendimiento Control de costes y consumo de IA
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Diccionario empresarial para directivos Índice alfabético completo de términos

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Términos relacionados

Métricas de precisión y rendimiento

Fuentes

Expanding the AI Evaluation Toolbox with Statistical Models
NIST · Autor: NIST · Organismo público · Publicado el 17 de febrero de 2026
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar el concepto, su medición, aplicación y límites.
MLCommons Inference Benchmarks
MLCommons · Autor: MLCommons · Documentación oficial
Fuente primaria u oficial utilizada para delimitar el concepto, su medición, aplicación y límites.
Fuente comprobada el 25 de julio de 2026