Groq:
500+ tokens por segundo.

Rol: Desarrollador backend implementando IA rápida.

Objetivo: Conectar la API de Groq para obtener respuestas en menos de 1 segundo.

Contexto: Tenés una app web y querés agregar un chatbot que responda al instante.

Pasos:
1. Crear cuenta gratuita en groq.com y obtener API key
2. Instalar el SDK: npm install groq-sdk
3. Crear archivo groq-client.js con la configuración base
4. Implementar función de chat con modelo llama-3.1-8b-instant
5. Configurar stream de respuesta para velocidad máxima
6. Agregar manejo de errores y retry automático

Validación: La respuesta debe llegar en menos de 2 segundos.

Output esperado: Código funcional con comentarios explicativos.

Rol: Ingeniero de performance comparando proveedores de IA.

Objetivo: Medir y comparar la velocidad de inferencia entre Groq, OpenRouter y Together AI.

Contexto: Necesitás elegir el proveedor más rápido para tu caso de uso específico.

Pasos:
1. Crear script en Python/Node que envíe el mismo prompt a 3 APIs
2. Medir tiempo de respuesta total (first token + streaming)
3. Calcular tokens por segundo recibidos
4. Ejecutar 10 requests por proveedor y promediar
5. Generar tabla comparativa con métricas:
   - Latencia promedio
   - Tokens/segundo
   - Precio por 1M tokens
   - Disponibilidad (uptime)
6. Analizar trade-offs: velocidad vs precio vs calidad

Datos de entrada: Prompt de prueba de 500 tokens, modelo Llama 3.1 70B.

Restricciones: Usar mismo modelo, mismo prompt, misma hora para comparar justo.

Validación: Resultados reproducibles ±10% en 3 ejecuciones distintas.

Output esperado: Reporte con tabla comparativa y recomendación final.