Un usuario de r/ClaudeCode ejecutó 42.000 dólares de Claude API a través de un plan de 500 dólares: apalancamiento de 84 veces. Un reductor de costos que se pasa por alto: la búsqueda en tierra evita los reintentos de alucinaciones. Una llamada de búsqueda de $0,005 puede ahorrar un ciclo de reintento de LLM de más de $0,10.
Requisitos previos
- Clave API de Scavio
- Acceso a la API de LLM
- Python 3.8+
Guia paso a paso
Paso 1: Identificar consultas propensas a reintentar
Las preguntas sobre hechos provocan la mayoría de los reintentos debido a alucinaciones.
Python
# High-retry categories:
# - Current pricing/versions (changes frequently)
# - Company/product facts (LLM training data is stale)
# - Recent events (not in training data)
# These benefit most from search groundingPaso 2: Agregar bases de búsqueda antes de la convocatoria de LLM
Obtenga datos actuales, inyecte en el mensaje.
Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def grounded_query(question):
context = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H, json={'platform': 'google', 'query': question}).json()
# Inject search results into LLM prompt
prompt = f'Answer based on these current search results:\n{context}\n\nQuestion: {question}'
return promptPaso 3: Medir los ahorros
Compare el uso de tokens con y sin conexión a tierra.
Text
# Without grounding:
# Query → LLM hallucinates → user catches → retry → correct answer
# Cost: 2-3x the tokens (original + retry + correction)
#
# With grounding:
# Query → search ($0.005) → LLM answers correctly first time
# Cost: 1x tokens + $0.005 search
# Net savings: 50-66% on factual queriesPaso 4: Ruta selectiva
Sólo consultas objetivas, no tareas de razonamiento.
Python
def should_ground(question):
factual_signals = ['current', 'price', 'latest', 'how much', 'when did', 'who is']
return any(s in question.lower() for s in factual_signals)
def smart_query(question):
if should_ground(question):
return grounded_query(question)
return direct_llm_query(question)Ejemplo en Python
Python
# ROI math: 100 factual queries/day
# Without grounding: 100 × 2.5 retries × $0.03/call = $7.50/day
# With grounding: 100 × $0.005 search + 100 × $0.03 = $3.50/day
# Savings: $4/day = $120/moEjemplo en JavaScript
JavaScript
// Same routing pattern in JS/TS.Salida esperada
JSON
Selective search grounding that reduces LLM hallucination retries. 50-66% token savings on factual queries.