Debido a los pocos token de Gemini, decidí migrar a Groq, por ahora funciona muy bien.
Debido a los pocos token de Gemini, decidí migrar a Groq, por ahora funciona muy bien.
Hola, Christian! ¿Cómo vas?
Gracias por compartir tus reflexiones y aprendizajes con la comunidad Alura.
Genial que lo lograste y que la migración a Groq haya funcionado bien en tu proyecto con LangGraph. En actividades con herramientas como Tavily, probar otros modelos puede ser una buena estrategia cuando aparecen límites de tokens, latencia o costos, ya que la orquestación de agentes depende mucho de que el modelo responda de forma estable durante cada paso del flujo.
Consejo: sigue observando el comportamiento del agente en diferentes consultas y compara calidad de respuesta, velocidad y uso de tokens. Puedes guardar algunos prompts de prueba y ejecutarlos con Gemini y Groq para decidir cuál se adapta mejor a tu caso. ¿Notaste alguna diferencia importante en la velocidad o en la calidad de las respuestas después del cambio?
Cuenta con el apoyo del foro en tu viaje. Saludos y buenos estudios!
Me sorprendio Groq, duplica en velocidad a Gemini, continuo con el mismo, desarrollando los proyectos de la clase, sin ningun problema.