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"Devuelve solo JSON" es una de las instrucciones más comunes en aplicaciones LLM en producción — y una de las menos fiables. Los modelos envuelven JSON en cercas de markdown, añaden una frase amigable, o (si son modelos de razonamiento) narran todo su proceso de pensamiento alrededor de ello. Cualquiera de esos casos rompe un estricto JSON.parse, y tu pipeline se cae.

En esta guía construimos una evaluación de Promptfoo que hace que los modelos de API de Inferencia WEC clasifiquen tickets de soporte en JSON validado por esquema, luego lo endurecemos contra el desorden del mundo real — y lo usamos para elegir un modelo en el que realmente puedes confiar. Esta es la parte 2 de la serie de evaluaciones (consulta parte 1 para la configuración inicial). Todo aquí se ejecutó en vivo contra https://inference.wiline.com.

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No enviarías código sin pruebas — pero la mayoría de los equipos envían características de LLM con "se ve bien para mí." Evaluaciones (evals) solucionan eso: defines casos de prueba y criterios de aprobación/rechazo, luego mides tu modelo de manera objetiva — detectando regresiones, comparando modelos y bloqueando despliegues.

En esta guía construirás un verdadero arnés de evaluación con Promptfoo apuntando a la API de Inferencia WEC — el mismo punto final compatible con OpenAI que llamas desde tus aplicaciones. Todo aquí se ejecutó en vivo contra https://inference.wiline.com; las salidas son reales.