Optimización del uso de créditos
Financiación y uso de IA
IA incluida utiliza créditos REDA. Traiga su propia IA utiliza la cuenta de proveedor de su organización, facturada directamente por ese proveedor. La licencia determina un modelo para toda la organización. En ambos, REDA AI controla las herramientas y acciones configuradas en Salesforce. Configure la licencia y las cuentas de IA.
Las instrucciones siguientes sobre asignación, saldo, recarga y traslado de créditos se aplican a IA incluida. Con su propia IA, REDA mide el uso sin descontar una asignación REDA. Siguen aplicándose sus límites por usuario y canal. Las cuotas y facturas se gestionan con el proveedor. Comprenda la medición en ambos modelos.
Consulte planes, precios, condiciones de evaluación y recargas vigentes en Precios de REDA AI. Los ejemplos y cifras de uso de esta guía explican el funcionamiento; no constituyen una cotización comercial.
Una de las principales fortalezas de REDA AI es su capacidad de aportar un valor considerable con un bajo costo en créditos, pero, como en cualquier plataforma, la forma en que configuras tus agentes tiene un impacto directo en la eficiencia con la que se usan los créditos. Este artículo cubre las maneras más eficaces de mantener el consumo de créditos ajustado sin reducir la calidad de las respuestas de la IA.
Qué consume créditos
Los créditos se consumen en función de la cantidad total de texto procesado en cada interacción, tanto lo que ingresa a la IA (entrada) como lo que esta devuelve (salida). Los factores principales son:
| Factor | Impacto en los créditos | Potencial de optimización |
|---|---|---|
| Personalidad del agente y prompts | Se cargan en cada interacción; prompts más grandes = mayor base | Medio: mantén los prompts enfocados y evita la repetición innecesaria |
| Campos de contexto | Se cargan por interacción en las páginas de registro; más campos = más texto | Alto: incluye solo los campos directamente relevantes para las preguntas habituales |
| Historial de la conversación | Los mensajes anteriores se incluyen en cada turno; las conversaciones largas cuestan más | Medio: inicia nuevas conversaciones para temas no relacionados |
| Uso de herramientas | Cada llamada a una herramienta añade la consulta y el resultado al contexto | Medio: asigna solo las herramientas que el agente realmente necesita |
| Longitud de la respuesta | Las respuestas más largas de la IA consumen más créditos de salida | Medio: usa las instrucciones del prompt para solicitar respuestas concisas |
| Nivel de Razonamiento profundo | Los niveles más altos permiten que el agente razone con mayor profundidad antes de responder, usando más créditos por respuesta | Alto: mantenlo en el nivel más bajo que ofrezca respuestas confiables; Desactivado o Bajo para agentes rutinarios |
Empieza por aquí: los dos ajustes con mayor efecto
Todos los consejos que aparecen más abajo merecen la pena, pero hay dos ajustes por agente que cambian lo que cuesta ejecutarlo sin necesidad de reescribir un solo prompt ni un solo campo de contexto. Ambos se encuentran en la sección Controles de rendimiento y costes del registro de Definición de agente, y ambos son opcionales: un agente que no toques seguirá comportándose exactamente igual que hoy.
| Ajuste | Qué hace | Cuándo usarlo |
|---|---|---|
| Nivel de procesamiento | Económico: el uso ordinario consume el 40 % del crédito base (multiplicador 0,40). La preextracción de archivos y los procesamientos de respaldo se cobran por separado según su tarifa aplicable. Se requieren consentimiento y configuración de licencia/proveedor compatibles. | Encaja bien con agentes sencillos y de alto volumen: consultas de estado, respuestas a preguntas frecuentes, enrutamiento. Encaja mal con agentes que hacen análisis complejos o cadenas largas de razonamiento. |
| Almacenamiento en caché mejorado | Mantiene activo el contexto estable del agente —sus instrucciones y las definiciones de sus herramientas— durante una hora en lugar de cinco minutos, de modo que una conversación que se retoma tras una pausa no se cobra como si empezara de cero. | Actívalo en los agentes con los que la gente conversa, donde las respuestas llegan con minutos de diferencia. Déjalo desactivado en los agentes autónomos que hacen su trabajo de una sola vez y no vuelven. |
Ninguno de los dos ajustes es de todo o nada para toda la organización: se configuran por agente. El enfoque habitual es cambiar a Eficiente el agente más sencillo y de mayor volumen, dejar el resto en Estándar y comparar un mes de consumo de créditos antes de decidir hasta dónde llevarlo. Si además quieres limitar lo que un agente concreto puede gastar por turno, consulta Rendimiento y control de costes, que cubre los límites de tokens y de herramientas por agente.
Principales consejos de optimización
1. Recorta los campos de contexto a lo esencial
Los campos de contexto son una de las áreas de mayor impacto para optimizar. Para cada agente, revisa los campos que se están cargando y elimina los que rara vez se mencionan en las conversaciones. Usa el Optimizador de campos de contexto para obtener recomendaciones basadas en IA, adaptadas al esquema de tu objeto y al propósito del agente.
2. Mantén los prompts enfocados y puntúalos
Los prompts se envían en cada interacción. Ejecuta cada Prompt personalizado a través del Analizador de calidad de prompts para detectar verbosidad, redundancia y falta de estructura. El Optimizador de prompts puede reescribir un prompt con un ahorro medible de tokens sin perder el significado. Evita duplicar información entre varios prompts: si algo ya está en el campo de personalidad, no lo repitas en un prompt de instrucciones personalizadas.
3. Fomenta nuevas conversaciones para temas nuevos
Cada mensaje de una conversación en curso incluye el historial de los mensajes anteriores. A medida que las conversaciones se alargan, también aumenta el costo de cada mensaje nuevo. Enseña a tus usuarios a iniciar una nueva conversación cuando cambien a un tema no relacionado: esto reinicia el historial y mantiene cada intercambio ajustado.
4. Recorta la caja de herramientas
Las herramientas cuestan tokens en cada solicitud porque sus definiciones forman parte de la entrada que ve el modelo. Todas las herramientas activas se cargan en cada turno como una única lista estable en caché del proveedor — así que la palanca es el tamaño de esa lista, no cuándo se carga. Baja el Máx. de herramientas del agente, excluye las herramientas que nunca usa (Editar carga en la Vista previa de ejecución del agente) y mantén ajustados los esquemas de las herramientas personalizadas. Consulta Carga y costo de herramientas.
5. Usa llamadas a herramientas por lotes cuando sea posible
Las herramientas integradas soql_query, describe_object y count_records aceptan matrices de entradas en una sola llamada. El agente puede describir tres objetos relacionados o contar registros con dos filtros diferentes en un solo intercambio, en lugar de uno por cada llamada a la herramienta, lo que reduce sustancialmente los turnos del modelo. Consulta la Referencia de herramientas integradas.
6. Ten en cuenta el Multiplicador de créditos de procesamiento de archivos
Los turnos que involucran archivos cuestan más por respuesta porque la plataforma amplía el presupuesto de salida para que el agente pueda producir resultados de extracción más completos. La configuración de la plataforma Multiplicador de créditos de procesamiento de archivos controla con qué intensidad ocurre esta ampliación. Redúcelo en los agentes que gestionan grandes volúmenes de extracciones de archivos pequeños en los que no se necesita una salida más completa; auméntalo para los agentes que necesitan extracciones estructuradas y extensas.
7. Indica al agente que sea conciso
Añade una instrucción breve al prompt de instrucciones personalizadas de tu agente, como: «Proporciona respuestas concisas y directas. Evita preámbulos innecesarios o resúmenes extensos, a menos que el usuario pida detalle de forma explícita». Esto reduce la longitud de la salida sin afectar la calidad. La Galería de plantillas de prompts incluida trae conjuntos de reglas listos para usar que ya incorporan esta orientación.
8. Mantén el Razonamiento profundo tan bajo como lo permita la tarea
El Razonamiento profundo permite que un agente reflexione con mayor profundidad antes de responder. Los niveles más altos pueden elevar la calidad de las respuestas en trabajos complejos y de alto impacto, pero usan más créditos por respuesta. Déjalo Desactivado (el valor predeterminado) o en Bajo para agentes rutinarios y bien definidos, y súbelo solo para los agentes que realmente manejan juicios complejos. Revisa la configuración por agente en lugar de aumentarla en todos.
9. Establece límites diarios de créditos por canal
Si usas el canal de widget externo o de Comunidad, configura el límite diario de créditos correspondiente desde la Configuración de la plataforma. Los límites del canal externo y del de Comunidad son independientes: ajusta cada uno según el tráfico real. Esto evita que un pico en un canal público agote los créditos de los usuarios internos.
10. Establece límites mensuales por usuario para los usuarios intensivos
Si un pequeño grupo de usuarios está consumiendo una proporción desproporcionada de créditos, establece un límite mensual de créditos en su registro de usuario de Salesforce. Esto garantiza una distribución justa sin restringir a la mayoría de los usuarios.
Comprender el cambio de créditos Económico
El uso ordinario del nivel Económico aplica ahora un multiplicador de 0,40 a la tarifa base de créditos. Con los mismos tokens y tarifas, un ejemplo de 100 créditos base consume 40 créditos Económico. Con el multiplicador anterior de 0,10 consumía 10: el débito es cuatro veces el anterior y un 60 % inferior al base. Cambia el consumo, no el precio de suscripción. La extracción previa de archivos se cobra por separado a tarifa completa. Una ruta alternativa del proveedor puede usar otro nivel efectivo; consulte la transacción real y no aplique 0,40 a toda operación mixta. Las transacciones nuevas registran Nivel de procesamiento; las anteriores no se rellenan retroactivamente. Económico exige consentimiento y una licencia/configuración compatible. Sin consentimiento, la solicitud se rechaza; no se procesa silenciosamente en otro nivel.
Preguntas frecuentes
Puedes ejecutar informes de Salesforce sobre los registros de transacciones de crédito de tu organización para desglosar el consumo por agente. Cada registro de transacción de crédito está vinculado a una Definición de agente, por lo que puedes agregar los créditos consumidos por agente durante cualquier período de tiempo. Comunícate con el equipo de éxito de clientes de REDA para obtener una plantilla de informe lista para usar.
Depende de qué campos elimines. Los campos que se mencionan con frecuencia en las preguntas de los usuarios deben conservarse. Los campos que rara vez se mencionan —o que el agente puede recuperar bajo demanda mediante una llamada a una herramienta— se pueden eliminar sin problema del contexto automático. El Optimizador de campos de contexto puede ayudarte a tomar estas decisiones.
No si se hace con cuidado. El objetivo es eliminar la configuración redundante o sin usar, no despojar al agente de lo que necesita para funcionar bien. Un agente bien optimizado que solo tiene el contexto que necesita suele rendir mejor, no peor, porque la IA puede concentrarse en lo que importa sin distraerse con datos irrelevantes.