rag-cost-analyst

name	rag-cost-analyst
description	Análisis exhaustivo de costes Azure, previsiones y recomendaciones de optimización. Analiza costes de infraestructura, costes de inferencia de modelos, e identifica oportunidades de ahorro.

RAG Reference: Retrieval-augmented Generation (RAG) in Azure AI Search - Microsoft Learn

Estado: Producción Versión: 1.0 Módulos: cost_analyzer.py, validator.py

Propósito

Análisis de costes y optimización pre y post-despliegue. Valida configuración contra presupuesto antes del despliegue, luego calcula costes reales vs esperados y recomienda acciones específicas para reducir gasto mensual sin sacrificar fiabilidad.

Cuándo Usar

• Después del despliegue para validar que costes coincidan con presupuesto
• Revisiones mensuales de coste
• Al identificar oportunidades de optimización
• Antes de escalar a producción

Componentes de Coste Analizados

Todos los precios son estimaciones en USD. Verificar en https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/calculator/

1. Azure OpenAI — Pago por Token (sin cuota mensual fija)

Modelo	Input ($/1M tokens)	Output ($/1M tokens)	Uso
gpt-4o	$2.50	$10.00	Barra mínima de calidad para RAG
o3-mini	$1.10	$4.40	Tareas intensivas en razonamiento
text-embedding-3-small	$0.02	—	Embeddings por defecto
text-embedding-3-large	$0.13	—	Embeddings alta precisión

gpt-4o-mini no está soportado (por debajo del umbral de calidad para RAG) Disponibilidad de modelos varía por región — ver cost_analyzer.check_model_availability().

2. Azure AI Search (por réplica al mes)

Tier	Coste/réplica	Almacenamiento	Búsqueda semántica
Free	$0	<=50 MB	No
Basic	$82	<=2 GB	No
Standard S1	$295	<=25 GB	Sí
Standard S2	$590	<=100 GB	Sí

Add-on de búsqueda semántica: 1,000 queries gratis/mes, luego $5 por 1,000 queries.

3. Application Insights

• 5 GB/mes gratis
• Después $2.30/GB ingestión
• Uso típico RAG: <1 GB/mes -> efectivamente $0

4. Storage (Blob, para documentos)

• ~$0.018/GB/mes (tier Hot, LRS)

Costes Típicos (números reales)

Escenario A: PoC / Herramienta interna (1,000 queries/mes, 5 GB docs)

OpenAI (gpt-4o):           ~$10/mes  (2K input + 500 output tokens/query)
Embeddings (una vez):      ~$1      (one-time, al indexar)
Search Standard S1 x1:     $295/mes
Búsqueda semántica:        $0      (bajo 1K queries gratis)
App Insights:              $0      (bajo 5GB gratis)
Storage (5GB):             $0.09/mes
--------------------------------------
TOTAL:                     ~$305/mes

Escenario B: Producción (100,000 queries/mes, 25 GB docs)

OpenAI (gpt-4o):           ~$1,000/mes  (100K x $0.01/query avg)
Embeddings (incremental):  ~$5/mes
Search Standard S1 x2 HA:  $590/mes
Búsqueda semántica:        $495/mes     ((100K-1K)/1K x $5)
App Insights:              ~$10/mes
Storage (25GB):            $0.45/mes
--------------------------------------
TOTAL:                     ~$2,100/mes

Módulos

• cost_analyzer.py — core: disponibilidad de modelos por región (live + estática), precios por token, validación de presupuesto
• azure_cost_analyst.py — análisis: recomendaciones de optimización, previsiones, scoring de costes
• validator.py — wrapper de punto de entrada público

Uso

from cost_analyzer import validate_deployment

result = validate_deployment(
    doc_size_str="medium",
    budget_usd=2000,
    region="eastus",
    ha_required_str="standard",
    semantic_search=True,
    estimated_docs_gb=5.0,
    estimated_queries_monthly=1000,
    openai_model="gpt-4o",
)

# result incluye: region_check, cost_estimate, budget_check, warnings, recommendations

Palancas de Optimización

Acción	Esfuerzo	Ahorro	Riesgo
Bajar a Standard S1 desde S2 (si docs <25GB)	5 min	$295/mes por réplica	Bajo
Desactivar búsqueda semántica (pierde ~30% precisión)	5 min	$5/1K queries	Medio (calidad)
Eliminar 2ª réplica (pierde HA)	5 min	$295/mes	Alto (sin failover)