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La latencia percibida importa más que la real. Streaming de tokens, estados intermedios y tool-use visible: cómo hacer que esperar no duela en el frontend.
Los modelos actuales piden varias herramientas a la vez en un solo turno. Suena menor, pero cambia por completo la latencia y el diseño de tus agentes.
El caching de prompts puede recortar coste y latencia a la mitad, pero solo si estructuras las peticiones para que el cache acierte. Guía práctica para devs.
LiteLLM, Portkey, OpenRouter y compañía se han vuelto pieza estándar de cualquier despliegue serio. Qué resuelven y cuándo conviene cada enfoque.
Ambos son excelentes, pero apuestan por cosas distintas. Una comparación honesta después de meses usando los dos en proyectos reales.
OpenAI relanzó Codex como un agente de código asíncrono que puede trabajar en tareas largas sin supervisión. Qué puede hacer, cuáles son sus límites, y cómo encaja con otras herramientas.
OpenAI integró generación de imágenes directamente en GPT-4o, creando un modelo verdaderamente multimodal. Qué gana esto respecto a DALL-E separado y cuáles son las limitaciones.
Google NotebookLM empezó como un experimento curioso. En 2026, con generación de audio, fuentes ampliadas, y mejor integración con Workspace, se convirtió en una herramienta real para investigadores.
GitHub Copilot Workspace prometió transformar cómo trabajamos con issues. Después de un año en disponibilidad general, evaluamos qué funciona y cuál es el caso de uso real.
MCP creció rápidamente y ahora hay cientos de servidores disponibles. Revisamos cuáles han madurado lo suficiente para producción y cuáles son mejores evitar.
Dos años después de que ambos frameworks dominaran el ecosistema RAG, el panorama cambió. LangChain se diversificó, LlamaIndex se especializó. Cómo elegir según tu caso.
Operator es la apuesta de OpenAI por agentes que interactúan con sitios web reales. Evaluamos qué puede hacer, dónde falla, y si realmente cambia la forma en que usamos internet.
Windsurf (de Codeium) entró al mercado de editores de IA con una propuesta diferente a Cursor. Comparamos ambos después de un mes de uso real.
Dos años después de que Cursor irrumpiera en el mercado, la comparación con GitHub Copilot ya no es tan obvia. Analizamos los casos donde cada uno gana.
NotebookLM deja subir tus propios documentos y hace preguntas sobre ellos con contexto real. El modo Audio Overviews que genera podcasts a partir de PDFs fue inesperadamente viral. Repasamos qué hace bien.
LM Studio ofrece una alternativa a Ollama con interfaz gráfica: descarga modelos desde HuggingFace, los gestiona y expone una API local compatible con OpenAI. Ideal para quien no quiere configurar nada manualmente.
MCP define cómo los modelos de lenguaje se conectan con fuentes de datos, herramientas externas y sistemas. Anthropic lo publicó como estándar abierto y varios proveedores lo están adoptando.
Anthropic lanzó en beta la capacidad de Claude para controlar un ordenador mediante capturas de pantalla. Revisamos cómo funciona, para qué sirve hoy y por qué todavía no reemplaza la automatización tradicional.
Groq usa chips LPU propios en lugar de GPUs para inferencia de LLMs. El resultado: velocidades que hacen que la generación de texto parezca instantánea. Revisamos cuándo esto importa y cuándo no.
GitHub integró un marketplace de modelos donde puedes experimentar con GPT-4o, Llama 3 y otros directamente desde github.com, con créditos gratuitos para desarrollo y una API unificada.
El AI SDK de Vercel unifica la interfaz para OpenAI, Anthropic, Google y otros proveedores. Streaming, generación de objetos estructurados y herramientas con una API consistente.
Ollama simplifica radicalmente correr modelos de lenguaje en tu propia máquina. Un repaso de cómo funciona, qué modelos soporta y cuándo tiene sentido frente a usar una API en la nube.
Cursor es un fork de VS Code con integración nativa de LLMs. Más que un plugin, cambia el modelo mental de cómo interactuar con el código. Repasamos qué lo diferencia de GitHub Copilot y cuándo merece el cambio.
GitHub presentó Copilot Workspace como el siguiente paso después del autocompletado: un entorno donde describes una tarea en lenguaje natural y el modelo propone, explica y ejecuta los cambios en tu repositorio.
