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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.
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.
MCP tiene mucho hype pero no es la solución para todo. Analizamos cuándo tiene sentido adoptar el protocolo y cuándo tu implementación propia de herramientas es más pragmática.
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.
El Model Context Protocol de Anthropic permite a los LLMs conectarse con herramientas externas. Construimos un servidor MCP funcional paso a paso con TypeScript.
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.
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.
