Cuando configuras un agente en COR, una de las decisiones clave que vas a tomar es qué modelo de inteligencia artificial va a potenciar las respuestas del agente. Este campo define la «inteligencia» detrás del agente, y elegir el modelo adecuado puede marcar la diferencia entre una experiencia útil y una confusa.
Cada modelo tiene distintas capacidades, velocidades y niveles de profundidad en sus respuestas. Al elegir el modelo, se determina el “motor” que procesará las consultas de los usuarios y generará las respuestas, impactando directamente en la calidad, el nivel de detalle y el tiempo de respuesta del Agente.
¿Qué opciones hay disponibles?
Actualmente, COR permite elegir entre diferentes modelos de lenguaje, como GPT-4, GPT-3.5, Claude, entre otros. Cada uno tiene distintas capacidades, costos y velocidades de respuesta.
Modelo | Empresa | Ideal para… | Coste | Velocidad | Contexto máximo
---|---|---|---|---|---
GPT‑4 | OpenAI | Tareas complejas, generación creativa | Alto | Media | Muy alto
GPT‑3.5 | OpenAI | Consultas generales, respuestas rápidas | Bajo | Alta | Medio
Claude v2 | Anthropic | Redacción profesional, contexto extendido | Medio | Alta | Alto
Gemini (ex Bard) | Google | Aplicaciones que requieren contexto largo, integración con ecosistema Google | Medio‑Alto | Media‑Alta | ~1 000 000 tokens
DeepSeek (V3 / Reasoner) | DeepSeek | Tareas con razonamiento, chat, proyectos de costo eficiente | Bajo‑Medio | Media | ~64 K tokens
Mistral (7B / Mixtral) | Mistral AI | Procesos livianos, integración en productos propios, soluciones open source | Muy bajo | Alta | ~32 K tokens (extensible)
Un consejo a tener en cuenta al momento de elegir el modelo, es el tipo de uso que ese agente va a tener. Si tu agente va a responder muchas veces al día, prioriza velocidad y coste. Si va a hacer tareas complejas, prioriza capacidad.
¿Cómo saber cuál es el mejor para tu caso?
La mejor forma de decidir es haciéndote estas preguntas:
- ¿Qué tipo de tareas va a resolver el agente?
- ¿Qué nivel de precisión necesito?
- ¿Qué tan rápido necesito que responda?
- ¿Con qué frecuencia lo van a usar?
Por ejemplo, para un agente que resume reuniones grabadas, un modelo como Claude puede tener mejor rendimiento por su capacidad de comprender textos largos.
Buenas prácticas
- Prueba primero en entornos de baja exposición (por ejemplo, canales internos).
- Registra feedback de los usuarios. ¿Responde bien? ¿Se traba? ¿Omite información?
- Mide resultados : si el agente no cumple con su función, quizás sea momento de escalar a un modelo más potente.
Qué modelo usar según el caso de uso de tu agente AI
No todos los modelos cumplen las mismas funciones, por lo cual elegir el modelo correcto también depende del tipo de tarea que va a realizar tu agente. Acá te dejamos una guía rápida para que puedas tomar la mejor decisión según el caso de uso.
Redacción de copys
Recomendado: GPT-4 o Claude
Por qué: Ambos son excelentes para generar texto que suene natural, profesional y adaptado a tono de marca. GPT-4 tiene mejor estilo creativo, Claude es más prolijo.
Análisis de información
Recomendado: Claude
Por qué: Claude puede manejar más contexto en una sola conversación, lo que le permite procesar grandes bloques de texto o múltiples documentos.
Resúmenes de reuniones / documentos
Recomendado: Claude o GPT-4
Por qué: Ambos son fuertes en comprensión de lenguaje natural y pueden sintetizar grandes volúmenes de información de manera precisa.
Soporte interno o FAQ
Recomendado: GPT-3.5 o Claude
Por qué: GPT-3.5 es rápido y barato. Si el soporte es más técnico o extenso, Claude es una buena alternativa por su capacidad de análisis.
Traducciones automáticas
Recomendado: GPT-4
Por qué: Mayor precisión en matices y tono profesional, ideal si se trata de traducciones para clientes o piezas públicas.
Más que elegir ‘el modelo más potente’, se trata de elegir el más adecuado para el objetivo de tu agente. Cuando el modelo se ajusta al caso de uso, la experiencia se vuelve realmente útil y genera impacto en la operación de tu equipo.
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