Errores comunes al empezar a programar con IA (y su solución)

Al empezar a programar con LLMs, el artículo identifica errores frecuentes que pueden generar problemas como costos inesperados, datos corruptos o exposición de credenciales, y ofrece soluciones concretas. Primero, advierte no confiar ciegamente en las respuestas del modelo: puede “alucinar”, por lo que se debe verificar lo importante, ejecutar el código y validar datos. Segundo, recomienda no hardcodear la API key; debe guardarse en variables de entorno y evitar subir archivos sensibles. Tercero, exige controlar el costo desde el inicio con límites, medición de tokens y topes por usuario. Cuarto, señala que los LLM no son deterministas y sugiere usar structured outputs y baja temperatura para consistencia. Quinto, pide validar salidas antes de usarlas. Sexto, evitar enviar contexto completo “por si acaso” para no exceder ventana y pagar más. Séptimo, manejar errores de la API con reintentos y backoff.