La detección de spam y phishing en correos electrónicos se evalúa típicamente utilizando métricas centradas en la precisión bajo configuraciones computacionales implícitamente no restringidas. Sin embargo, en escenarios de implementación práctica-particularmente en entornos en tiempo real y con recursos limitados-los modelos con un rendimiento predictivo comparable pueden diferir sustancialmente en latencia de inferencia y uso de recursos, afectando directamente su viabilidad operativa. Este documento presenta TERA, un marco de evaluación consciente de la implementación que formula la evaluación de modelos como un problema de decisión consciente de restricciones. En lugar de agregar el rendimiento y la eficiencia en un solo objetivo, TERA trata el rendimiento predictivo como un requisito de viabilidad que define un conjunto admisible de modelos. Dentro de esta región factible, factores operativos como la latencia y el uso de recursos se utilizan para diferenciar entre candidatos a través de un análisis estructurado y multidimensional. Los experimentos en conjuntos de datos de correo electrónico de referencia muestran que múltiples modelos logran un rendimiento de detección comparable, formando una región de equivalencia predictiva. Dentro de esta región, se observan variaciones significativas en la latencia y el consumo de recursos, lo que indica que la equivalencia predictiva no implica equivalencia en la implementación. Estos hallazgos demuestran que la evaluación basada en la precisión por sí sola puede proporcionar una guía limitada para la selección de modelos orientada a la implementación. Al separar explícitamente las restricciones de viabilidad de los compromisos basados en preferencias, TERA permite una evaluación de modelos transparente y alineada con la implementación. El marco apoya la comparación y selección consistentes entre modelos comparables en precisión sin alterar el papel de la efectividad de detección como un requisito primario, complementando así las prácticas de evaluación existentes con una perspectiva estructurada orientada a la decisión.