Casos de usoCambios de modelos
Los modelos cambian por debajo de ti. Entérate antes que tus usuarios.
Los fabricantes retiran modelos, cambian snapshots y modifican valores por defecto con su propio calendario. INFRO te avisa mientras aún envías un modelo en retirada, nombra el reemplazo, deja que una ruta mueva el tráfico sin desplegar e informa de los cambios en tu tráfico que llegan sin error.
Hallazgo de ejemplo. INFRO ve metadatos de las solicitudes, no las respuestas, así que no juzga la calidad de las respuestas.
El problema
Sin un plano de control
- Un modelo retirado falla en producción en la fecha de cierre del fabricante.
- Un snapshot nuevo responde más largo, más lento o sin la caché, en silencio.
- Pasar a un modelo nuevo es un cambio de código en cada servicio.
Con INFRO
- Los modelos en retirada se marcan mientras aún los envías, con la fecha.
- Cambios de tráfico informados con su causa probable y su efecto semanal en el costo.
- El nombre de una ruta sigue funcionando aunque cambie su destino.
Cómo funciona
Recibe avisos
INFRO registra las deprecaciones y las fechas de cierre de cada fabricante y avisa a las organizaciones que aún envían un modelo en retirada.
Muévete con una ruta
Apunta una ruta que lleve el nombre antiguo al reemplazo. Los nombres de ruta se resuelven antes que los modelos del catálogo, así que quienes llaman no cambian.
Observa qué cambió
Los cambios de tráfico marcan un snapshot nuevo, respuestas más largas, una caché de prompts perdida, más respaldos o respuestas más lentas, cada uno con su causa probable.
Lo que obtienes
Cada uno está documentado, y cada uno indica qué plan lo incluye. Donde no se nombra ningún plan, está en todos.
Avisos de retirada
Se avisa a las organizaciones que aún envían un modelo en retirada antes de su fecha de cierre.
DocumentaciónRechazado por su nombre, nunca sustituido
Desde la fecha de cierre, el modelo se rechaza antes de cualquier llamada con model_shut_down, nombrando el reemplazo.
DocumentaciónRutas como nombres estables
Una ruta puede llevar el nombre del modelo antiguo y apuntar a su reemplazo, para que ningún cliente tenga que cambiar.
DocumentaciónCambios en el tráfico
Cambios sin error: un snapshot nuevo, respuestas más largas, una caché de prompts perdida, más respaldos, respuestas cortadas o respuestas más lentas.
DocumentaciónDisponibilidad a partir de tus claves
La lista de modelos de tu propia clave se lee cada tres horas, y un modelo que deja de aparecer en ella deja de ofrecerse.
DocumentaciónHallazgos donde trabajas
Hallazgos por correo en todos los planes, y a Slack, Teams, PagerDuty o un webhook firmado donde se incluyen canales de alerta.
Documentación
Para quién es
- Equipos de plataformaEl aviso de deprecación de un fabricante se convierte en un hallazgo con tu tráfico adjunto, no en un recordatorio de calendario.
- Ingenieros de guardiaUn rechazo que nombra el reemplazo en lugar de un 404 genérico a las 00:00 UTC.
- Gerentes de ingenieríaUn cambio de costo en el snapshot de un fabricante se detecta en días, no en la factura del mes siguiente.
Preguntas frecuentes
¿INFRO moverá mi tráfico al reemplazo automáticamente?
No. INFRO nunca responde con un modelo distinto en tu nombre. Rechaza por su nombre un modelo que ya se cerró, y tú decides si una ruta apunta al reemplazo.
¿INFRO juzga si un snapshot nuevo responde mejor o peor?
No. Ve metadatos de las solicitudes, no las respuestas, así que informa de cambios medibles (longitud, latencia, caché, respaldos, errores) y de su efecto estimado en el costo, no de la calidad.
¿De dónde salen las fechas de retirada?
De las propias páginas de deprecación de cada fabricante, registradas con la fecha en que se leyeron. La línea de tiempo pública de novedades de IA lista los mismos lanzamientos y cierres.
El contrato completo está en la Documentación de cambios de tráfico, y todas las demás preguntas están en las preguntas frecuentes.
Guías prácticas
- Guía prácticaSeptember 3, 2026: provider incidents and failoverOn 3 September 2026 three AI providers posted incidents within hours of each other. Their own status pages tell a more precise story than the headlines, and it is the story failover has to be designed for.
- Guía prácticaFailover drills: test LLM provider failure before it happensThe failover path is the least-exercised code in most AI applications, and it runs for the first time during an outage. A method for drilling it on purpose: which faults to inject, a mock upstream that injects them, and the assertions that prove recovery happened.
Empezar
Pruébalo en tus propias cuentas de proveedor.
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