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Te daré un PRD y tu me dirás si es factible tecnicamente o no: # Observabilidad de uso para NVIDIA NIM > Documento de contexto, necesidad y propuesta funcional ## Propósito Definir qué problema debe resolverse y qué capacidades debería ofrecer una solución propia de telemetría para el consumo de los endpoints de inferencia alojados por NVIDIA, sin prescribir la implementación técnica. Este documento está pensado como insumo para que otro agente o equipo diseñe y ejecute la solución. * * * # 1. Contexto NVIDIA ofrece acceso a determinados modelos mediante endpoints de inferencia/NIM orientados a desarrollo y experimentación. Estos endpoints permiten integrar modelos usando interfaces familiares y, para modelos de lenguaje, las respuestas pueden incluir métricas de uso como tokens de entrada, salida y total. La consola de administración de API Keys permite crear y gestionar credenciales, pero no ofrece una experiencia de observabilidad comparable a los paneles de consumo de otros proveedores. En particular, no presenta de forma centralizada un historial detallado de: * Solicitudes realizadas. * Tokens consumidos. * Errores. * Latencia. * Consumo segmentado por aplicación. * Consumo segmentado por API Key. * Consumo segmentado por modelo. Además, los límites efectivos del servicio alojado pueden depender del modelo y de las políticas de NVIDIA. Por ello debe distinguirse entre dos conceptos: 1. **El consumo que una aplicación puede observar directamente.** 2. **La cuota o capacidad restante que únicamente NVIDIA puede conocer con certeza.** * * * # 2. Situación actual El desarrollador puede utilizar varias API Keys para distintos proyectos o cargas de trabajo, pero carece de una vista propia que responda de manera inmediata a preguntas operativas como: * ¿Cuántas solicitudes se están realizando hoy y cómo evolucionan en el tiempo? * ¿Cuántos tokens de entrada y salida consume cada modelo, aplicación o API Key? * ¿Qué modelos concentran la mayor parte del uso? * ¿Con qué frecuencia aparecen errores, especialmente respuestas de rate limiting (`HTTP 429`)? * ¿Cuál es la latencia observada y cómo cambia según modelo o periodo? * ¿Existen picos anómalos de uso que indiquen un bug, loop, abuso o comportamiento inesperado? Sin esta información, la inferencia puede funcionar correctamente pero su operación permanece parcialmente a ciegas. El problema no es únicamente contable. También afecta la capacidad de: * Diagnosticar incidentes. * Comparar modelos. * Identificar patrones de consumo. * Detectar anomalías. * Anticipar problemas de disponibilidad. * Entender qué aplicación está generando determinada carga. * * * # 3. Necesidad Se necesita una capa de observabilidad independiente de NVIDIA que registre el uso generado por las propias aplicaciones y lo convierta en información operativa consultable. ## Principio fundamental La solución debe reportar como hechos únicamente aquello que pueda observar o medir. No debe presentar una supuesta cuota restante, límite diario o porcentaje de capacidad de NVIDIA si el proveedor no expone esa información de forma verificable. La solución debe distinguir claramente entre: > **Consumo observado por nosotros** y > **Límites o cuotas declarados por NVIDIA** Esta separación debe mantenerse en toda la solución. * * * # 4. Objetivos de la solución ## 4.1 Visibilidad Disponer de una vista consolidada del consumo de NVIDIA NIM. ## 4.2 Trazabilidad Poder atribuir el uso a: * Una aplicación. * Un servicio. * Un proyecto. * Un entorno. * Una API Key lógica. * Un modelo. ## 4.3 Diagnóstico Detectar: * Errores. * Rate limiting. * Degradaciones de latencia. * Picos inesperados. * Comportamientos anómalos. ## 4.4 Histórico Conservar información suficiente para comparar periodos y observar tendencias. ## 4.5 Independencia No depender de que NVIDIA incorpore posteriormente un dashboard de consumo. ## 4.6 Veracidad Separar métricas observadas de límites o cuotas desconocidas del proveedor. * * * # 5. Propuesta funcional Crear un sistema interno de telemetría de NVIDIA NIM que acompañe las llamadas realizadas por las aplicaciones, capture las señales disponibles y construya una vista histórica y agregada del uso. La solución debería concebirse como un pequeño producto interno de observabilidad, no simplemente como un contador de requests. Su objetivo principal sería responder de forma sencilla a cinco preguntas: 1. **¿Qué estamos usando?** 2. **¿Quién lo está usando?** 3. **¿Cuánto estamos usando?** 4. **¿Cómo está funcionando?** 5. **¿Cuándo aparecen problemas?** * * * # 5.1 Información que debería registrar La solución debería disponer, cuando sea posible, de la siguiente información por solicitud: * Fecha y hora. * Aplicación, servicio o proyecto que originó la llamada. * Entorno desde el que se realizó. * Identificador lógico de la API Key utilizada. * Modelo solicitado. * Tokens de entrada. * Tokens de salida. * Tokens totales. * Resultado de la solicitud. * Categoría o código de error cuando corresponda. * Latencia observada. * Información suficiente para distinguir solicitudes exitosas, fallidas y limitadas por rate limiting. El identificador de una API Key debe ser lógico. Por ejemplo: * `production-backend` * `experiments` * `agent-service` * `development` La solución **no debe almacenar ni exponer innecesariamente el secreto completo de una API Key**. * * * # 5.2 Dashboard esperado La interfaz debería permitir comprender el estado del consumo en segundos. Como mínimo debería presentar: * Solicitudes totales. * Tokens de entrada. * Tokens de salida. * Tokens totales. * Uso por modelo. * Uso por aplicación o proyecto. * Uso por API Key lógica. * Errores totales. * Distribución de errores. * Eventos de `HTTP 429`. * Latencia. * Evolución temporal del consumo. También debería ser posible seleccionar diferentes periodos temporales. Por ejemplo: * Última hora. * Hoy. * Ayer. * Últimos 7 días. * Últimos 30 días. * Periodo personalizado. * * * # 5.3 Comparación temporal La solución debería facilitar la comparación entre periodos. Por ejemplo: * Hoy frente a ayer. * Esta semana frente a la anterior. * Últimos 7 días frente a los 7 días anteriores. El objetivo no es únicamente conocer un número absoluto, sino entender cómo está evolucionando el consumo. * * * # 5.4 Alertas y señales operativas Además de la consulta manual, la solución debería poder identificar situaciones que merecen atención. Entre ellas: * Incrementos bruscos de tráfico. * Aparición repetida de errores `429`. * Tasas de error elevadas. * Latencia anormal. * Crecimiento inesperado del consumo de tokens. * Un proyecto que comienza a consumir significativamente más recursos de lo habitual. * Un modelo cuyo comportamiento cambia respecto a su histórico. Estas señales deberían ayudar a descubrir problemas antes de que se conviertan en incidentes mayores. * * * # 5.5 Segmentación La telemetría debe poder analizarse mediante dimensiones útiles para operación. Las principales deberían ser: * Modelo. * Aplicación. * Proyecto. * Servicio. * Entorno. * API Key lógica. * Periodo temporal. Esta segmentación es especialmente importante cuando una misma cuenta de NVIDIA alimenta varios productos, servicios o experimentos. * * * # 6. Límites explícitos de la propuesta La solución no debe intentar inferir como dato cierto aquello que pertenece al estado interno de NVIDIA. En particular: * No afirmar cuántas solicitudes quedan disponibles si NVIDIA no expone una cuota verificable. * No afirmar cuántos tokens quedan disponibles. * No mostrar un supuesto porcentaje de cuota restante sin una fuente oficial. * No convertir la ausencia de errores `429` en una estimación de capacidad restante. * No presentar límites descubiertos empíricamente como garantías contractuales del proveedor. * No confundir telemetría de las aplicaciones propias con un registro global de la cuenta si existen llamadas realizadas fuera del sistema instrumentado. * No almacenar API Keys completas en dashboards, logs o exportaciones. Por ejemplo, sería incorrecto mostrar: > Quedan 723 de 1,000 requests. si NVIDIA nunca proporcionó oficialmente ese límite. En cambio, sería válido mostrar: > Durante las últimas 24 horas realizamos 723 requests y 11 recibieron HTTP 429. El primer dato intenta describir el estado interno de NVIDIA. El segundo describe algo que nuestro propio sistema observó. * * * # 7. Alcance recomendado para una primera versión La primera versión debería priorizar confiabilidad y utilidad operativa antes que sofisticación. Se considera suficiente que permita: * Registrar el tráfico de las aplicaciones principales. * Consultar un histórico. * Filtrar por modelo. * Filtrar por proyecto. * Filtrar por API Key lógica. * Visualizar requests. * Visualizar tokens. * Visualizar errores. * Identificar eventos `429`. * Visualizar latencia. * Detectar picos evidentes. No es necesario que la primera versión intente resolver todos los posibles problemas de observabilidad. El objetivo inicial debe ser obtener una fuente de información confiable sobre el uso real. * * * # 8. Criterios de éxito La solución podrá considerarse exitosa cuando cumpla los siguientes criterios. ## 8.1 Consulta sencilla Un desarrollador puede conocer el consumo de NVIDIA de un periodo sin revisar logs manualmente. ## 8.2 Atribución Es posible determinar qué proyecto, modelo o API Key lógica explica un pico de uso. ## 8.3 Exactitud Los tokens mostrados corresponden con los datos de uso proporcionados por las respuestas instrumentadas cuando NVIDIA suministra esa información. ## 8.4 Diagnóstico Los errores y eventos de rate limiting pueden localizarse temporalmente y asociarse a su origen. ## 8.5 Histórico La solución conserva suficiente información para observar tendencias. ## 8.6 Transparencia Ningún indicador presenta como conocida una cuota de NVIDIA que en realidad no haya sido proporcionada por el proveedor. ## 8.7 Extensibilidad La incorporación de una nueva aplicación o modelo no exige rediseñar el sistema. * * * # 9. Evolución posible Una vez establecida la telemetría básica, el sistema podría evolucionar hacia capacidades adicionales. Entre ellas: * Comparativas entre proveedores de inferencia. * Comparativas entre modelos. * Estimaciones de coste equivalente. * Presupuestos internos por proyecto. * Alertas configurables. * Análisis de eficiencia por modelo. * Correlación entre consumo y métricas del producto. * Identificación automática de anomalías. * Informes periódicos. * Exportación de métricas. * Evaluación histórica de proveedores. Estas extensiones deberían considerarse posteriores. No deberían condicionar innecesariamente la primera implementación. * * * # 10. Encargo para el agente ejecutor A partir de este documento, el agente o equipo responsable de la ejecución deberá convertir estos requisitos funcionales en una arquitectura e implementación adecuadas al entorno real del proyecto. El agente ejecutor deberá investigar y decidir, entre otras cosas: * Cómo instrumentar las llamadas existentes. * Qué información devuelve efectivamente NVIDIA en cada modalidad utilizada. * Cómo capturar las métricas de manera confiable. * Cómo persistirlas. * Cómo agregarlas. * Cómo consultarlas. * Cómo visualizarlas. * Cómo proteger información sensible. * Cómo identificar aplicaciones y API Keys sin exponer secretos. * Cómo gestionar el histórico. * Cómo detectar anomalías. * Cómo gestionar alertas. * Cómo validar la exactitud de las métricas. * Cómo desplegar y operar la solución. Estas decisiones pertenecen a la fase de diseño e implementación y deliberadamente no se prescriben en este documento. ## Restricción de diseño clave La implementación debe mantener permanentemente una frontera clara entre: > **Consumo observado por nuestros sistemas** y > **Límites, cuotas o capacidad declarados por NVIDIA** Si en el futuro NVIDIA expone información oficial sobre cuotas, consumo de cuenta o rate limits, dicha información podrá incorporarse como una fuente adicional. En ese caso deberá quedar claramente identificada como información proporcionada por NVIDIA y no como una estimación producida por nuestro sistema. * * * # 11. Resultado esperado El resultado final debe ser una herramienta sencilla y confiable que permita responder: > **Qué estamos usando, quién lo está usando, con qué modelo, cuánto consume, cómo está funcionando y cuándo aparecen problemas.** Su valor reside en convertir un servicio de inferencia actualmente poco observable desde la consola del proveedor en una dependencia operable y medible desde el propio entorno del desarrollador. La solución no pretende sustituir información interna que únicamente NVIDIA puede proporcionar. Pretende construir una fuente confiable de verdad sobre aquello que sí podemos observar: **nuestro propio uso del servicio**.