IA Generativa · GenAI · LLMs · Flutter · Mòbil
IA generativa integrada en apps mòbils.
LLMs, imatge i veu al nucli de la teva app.
+300
Projectes lliurats
15+
Anys d'experiència
100%
Equip senior
LLMs, imatge i veu al nucli de la teva app.
+300
Projectes lliurats
15+
Anys d'experiència
100%
Equip senior
La IA generativa ha deixat de ser un chatbot en una web — ara és al nucli de les apps més descarregades del món. Càmeres que descriuen el que veuen amb visió artificial, apps que generen contingut personalitzat amb LLMs en streaming en temps real, assistents que coneixen el context de l'usuari gràcies a sistemes RAG connectats a les teves dades, i motors de cerca semàntica que entenen la intenció en lloc de buscar paraules exactes. Tot això és possible avui — el diferencial és l'arquitectura que controla el cost d'inferència.
Dribba integra IA generativa en apps mòbils Flutter, iOS i Android: crides a LLMs (GPT-4o, Claude, Gemini) amb streaming en temps real, generació d'imatges on-demand amb Stable Diffusion i DALL·E, reconeixement de veu amb Whisper i transcripció contextual, cerca semàntica amb vectors i models on-device amb llama.cpp i Core ML per a funcionament sense connexió. Amb l'arquitectura correcta perquè el cost d'inferència no mengi el marge del producte — consulta el nostre servei d'integració d'IA per veure l'enfocament complet.
Serveis relacionats
Preguntes freqüents
Les funcionalitats amb major ROI depenen del cas d'ús, però les que consistentment funcionen millor són: assistents conversacionals contextualitzats amb les dades pròpies de l'usuari (no chatbots genèrics), cerca semàntica que troba contingut per significat en lloc de paraules clau, generació de contingut per IA (descripcions personalitzades, resums, informes) i interfícies de veu per a casos d'ús de mans lliures. El Product Discovery identifica quins apliquen al teu producte específic.
A través de quatre tècniques: caché intel·ligent de context (evitar enviar el mateix context amb cada crida a l'API), enrutament intel·ligent de models (usar models més petits i barats per a tasques simples i reservar GPT-4o/Claude Opus per a tasques complexes), models on-device per a operacions freqüents de baixa complexitat, i pre-generació de respostes previsibles. Dribba projecta i monitora els costos d'inferència des del disseny de l'arquitectura, no després del llançament.
Sí. Implementem models on-device usant llama.cpp (Android/iOS), Core ML (Apple Silicon) i TensorFlow Lite per a tasques específiques: classificació de text local, detecció d'intencions, resum i reconeixement de veu. La IA on-device no té cost d'inferència, funciona amb latència zero i no envia dades d'usuari a servidors externs — ideal per a casos d'ús sensibles a la privacitat.
Una integració bàsica (LLM amb streaming + cerca semàntica sobre contingut existent) part de 20.000–35.000€. Un conjunt complet de funcionalitats d'IA amb multimodal (text + imatge + veu), sistema RAG i models on-device està entre 50.000€ i 120.000€ depenent de la complexitat. Els costos mensuals d'inferència (APIs de LLM) varien per volum d'ús — els projectem durant el Product Discovery.
Tens un projecte?
Sense compromís, sense lletra petita. Una valoració honesta de la teva idea amb l'equip que ho executarà.