OPTIMIZATUINFERENCIA AI
Una capa de optimización en runtime (SaaS middleware) que se sitúa entre tu aplicación y cualquier proveedor de modelos.
Sin modificar modelos. Sin retraining. Sin cambios en infraestructura. Resultados medibles desde el día uno.
EL PROBLEMA
El coste de inferencia no se reduce con modelos más baratos,sino con control en tiempo real del cómputo efectivo por request.
UVICORN no es un wrapper ni un proxy inteligente.Es una capa de transformación dinámica del cómputo de inferencia.
QUÉ ES UVICORN
UVICORN opera como un sistema de 8 planos secuenciales de optimización,aplicados progresivamente a cada request. Cada plano es observable, medible y activable de forma independiente.
8 planos de optimización
1. Request decomposition
Agent traces
Descomposición inteligente de requests complejos en pasos optimizables.
2. Context shaping
Reducción estructural
Eliminación de contexto irrelevante antes de la inferencia.
3. Semantic KV compression
Compresión semántica
Reducción del KV-cache manteniendo información relevante.
4. Attention sparsification
Atención selectiva
Routing inteligente de la atención a tokens relevantes.
Planos avanzados
5. Dynamic routing
Inferencia adaptativa por step
6. Compute scaling
Adaptativo por complejidad
7. Cross-step caching
Optimización multi-agente
8. Output stabilization
Flujos multi-step consistentes
Dónde genera valor inmediato
- —Agentes multi-step con tool calling intensivo
- —RAG con contexto largo dinámico
- —Pipelines encadenados de LLMs
- —Sistemas con alta redundancia de contexto
VALIDACIÓN
TÉCNICA
Auditable en tu propio stack. Sin cajas negras.
Diseñado para validación
UVICORN está diseñado para ser ejecutado y validado directamente en el stack del cliente.
Un equipo técnico puede reproducir benchmarks internamente sin dependencia externa.
Instrumenta tu agente
LangChain, frameworks custom, o API-based — ve exactamente qué pasa en cada step
Optimización en tiempo real
Observa la optimización por capa mientras los requests fluyen por el sistema
Mide impacto por step
Tokens consumidos, coste, latencia — visibilidad granular de cada optimización
Activa/desactiva cada módulo
Habilita o deshabilita cualquier plano de optimización para validar su impacto
No es una promesa. Es un sistema de optimización observable del runtime.
Cada plano de optimización es observable, medible y activable de forma independiente.
Agentes multi-step
Con tool calling intensivo
Sistemas RAG
Con contexto largo dinámico
Pipelines encadenados
Múltiples llamadas LLM en secuencia
Alta redundancia
Mismo contexto repetido en prompts
IMPACTO MEDIBLE
Una capa universal plug-and-play que se conecta a cualquier modelo de IA existente. Sin reentrenamiento. Sin cambios de arquitectura. Sin cambios de hardware.
En workloads reales. Impacto acumulativo por capa, no dependiente de un único optimizador.
Resultados en producción
Métricas de impacto
Coste
Reducción en inferencia
20–35%
Latencia
Reducción por request
15–30%
Contexto
Reducción de redundancia
hasta 40%
Consistencia
Mejora multi-step
10–20%
No pagas si no ahorramos.
Cobramos el 20% de tu reducción real en coste energético. Tus GPUs, tu nube, tu modelo. Solo pagas por valor entregado.
MODELO DE NEGOCIO
Coste por 1M tokens optimizados
Precio por 1M tokens optimizados
Margen bruto: 65–75%. Margen global esperado: 70–78%. ROI cliente típico: 2–4 semanas.
Moat real
Patrones de ejecución
De agentes reales en producción
Distribución de workloads
Por tipo de tarea
Comportamiento de coste
Por step en producción
Políticas adaptativas
Por clase de sistema
Efecto de red
Optimization policies learned from production
Go-to-market
Tres canales principales de adquisición de clientes.
Partners
40% — Agencias AI / integradores
Ventas directas
35% — SaaS AI-native
Inbound
25% — Vía extensión y contenido
PLAN DE
EJECUCIÓN
780.000€ en 4 tramos ligados a hitos
POSICIONAMIENTO
Qué somos
UVICORN no compite con modelos. Compite con la ineficiencia estructural del runtime de inferencia moderno.
Posición
The runtime optimization layer for agentic AI systems — o directamente: Cloudflare for LLM inference cost and latency.
Riesgo clave
¿Si es tan bueno, por qué OpenAI/Anthropic no lo copian? Porque ellos venden cómputo. Nosotros reducimos cómputo. Modelo de negocio opuesto.
Ventaja
Operamos en el lado del cliente, agnósticos al proveedor. Nuestro incentivo está 100% alineado con el usuario final.