Agentes con Claude
Tres arquitecturas distintas, y elegir una es elegir de qué lado de la frontera queda tu dato
Con liberar 7,9 horas a la semana, ya está pagado.
Quieres un agente que no solo responda, sino que haga: consulte, decida y ejecute. El sector te va a ofrecer una única forma de montarlo — la suya. Pero hay tres, se comportan igual y se diferencian en algo que a ti sí te importa: dónde se ejecuta y por dónde pasan tus documentos.
Qué hacemos
Montamos agentes sobre Claude con la arquitectura que corresponda a tu caso, y te explicamos la diferencia antes de decidir en vez de después.
El Claude Agent SDK es el motor de Claude Code empaquetado como librería: trae herramientas de fichero, shell y búsqueda ya hechas, y lo alojas tú. El Tool Runner ejecuta el bucle sobre las herramientas que tú defines, sin que tengas que escribir el bucle, y también lo alojas tú. En los dos casos el dato se queda en tu servidor.
Managed Agents es la opción en la que Anthropic ejecuta el bucle y aloja un contenedor por sesión. Es la que menos trabajo te da y la que antes está en producción — a cambio, tus ficheros se procesan fuera. Para muchos proyectos es perfectamente razonable; para un expediente clínico o una nómina, no. Te lo decimos en la propuesta, no en la factura.
Cómo funciona
Dónde vive el dato
El Agent SDK y el Tool Runner corren en tu servidor: el dato pasa por tu infraestructura. Managed Agents lo ejecuta Anthropic en un contenedor por sesión: el dato sale. Es la misma tecnología con dos ubicaciones distintas, y la decisión es tuya, no nuestra.
Retorno de la inversión
Con liberar 7,9 horas a la semana, ya está pagado.
En un caso típico libera unas 46 h al mes, por encima de ese listón.
- Coste actual del proceso
- 4200 € /mes
- Horas liberadas al mes
- 46 h
- Inversión de implantación
- 9000 €
- Operación
- 450 € /mes
- Ahorro neto
- 1167 € /mes
- Punto de equilibrio
- 8 meses
- Resultado a 12 meses
- 5004 €
Supuestos de este cálculo (4)
- 120 h/mes es el consumo típico de un proceso multi-paso en una empresa de 20 a 50 personas
- El 55% es la parte del proceso que el agente puede asumir; sobre eso se aplica el factor de realismo del 70%
- La operación incluye inferencia, supervisión y mantenimiento
- No se contabiliza el ahorro por errores evitados, que existe pero es más difícil de defender
Qué incluye
- Elección razonada de arquitectura, con el mapa de dónde acaba cada dato
- Definición de las herramientas del agente y sus límites de permisos
- Registro de cada paso que da el agente, para que sea auditable
- Control de gasto por tarea y cortes automáticos
- Traspaso completo: repositorio, runbook y dos sesiones de formación
Con qué lo montamos
No trabajamos con una sola herramienta ni te casamos con ninguna. Esto es lo que solemos usar para este servicio y para qué sirve cada pieza — si ya tienes algo montado, partimos de ahí.
- Claude Agent SDKel bucle del agente alojado por ti
- Tool Runnerherramientas propias sin escribir el bucle
- Model Context Protocol (MCP)conecta el agente con tus sistemas
- Dockerdespliegue reproducible en tu servidor
- Langfusetraza de cada paso, con su coste
- HashiCorp Vaultlas credenciales, fuera del contexto del modelo
Cada una de estas piezas está catalogada en el stack, con lo importante: si se ejecuta dentro de tu empresa o si al meterla tu dato empieza a viajar.
Con qué motor lo movemos
Preferimos montarlo dentro de tu red, con un modelo abierto en tu propio servidor: es la única forma de que el dato no dependa de las condiciones de un tercero. Cuando eso no encaja — por presupuesto o porque no hace falta — trabajamos con modelos low cost adaptados a lo que puedas gastar, o con modelos frontera si la tarea lo pide. Para este servicio proponemos la capa marcada, pero se cambia sin rehacer el trabajo.
En tu servidor
El dato no sale. Es lo que preferimos.
- Cuándo
- Historiales, expedientes, nóminas, contratos, datos de salud, sector público — o cualquier cosa que no puedas explicar en una auditoría si acaba fuera.
- Tu dato
- No cruza el límite de tu empresa. Ni tu proveedor de nube ni nosotros vemos el contenido.
- Cómo se paga
- Inversión inicial en hardware y después coste plano: no sube aunque dupliques el uso.
- LlamaMeta · pesos abiertos
- QwenAlibaba · pesos abiertos
- DeepSeekChina · pesos abiertos
- MistralFrancia · pesos abiertos
- GemmaGoogle · pesos abiertos
- gpt-ossOpenAI · pesos abiertos
API de bajo coste
Potencia de sobra por céntimos.
- Cuándo
- Cuando el dato puede salir y lo que manda es el volumen: clasificar, extraer, traducir, resumir, etiquetar. Miles de operaciones al mes donde lo que cuenta es el precio por unidad.
- Tu dato
- Sale al proveedor que elijas. Te decimos cuál, en qué país están sus servidores y qué dicen sus condiciones de empresa sobre entrenar con lo que les mandas.
- Cómo se paga
- Céntimos por millón de palabras. Es la capa que hace viables los volúmenes grandes sin comprar una máquina.
- Kimi K2Moonshot · China
- DeepSeekChina
- MistralFrancia · Europa
- Gemini FlashGoogle · EE. UU.
- GrokxAI · EE. UU.
- GPT miniOpenAI · EE. UU.
Modelos frontera
Lo que proponemos aquí
Cuando el trabajo es difícil de verdad.
- Cuándo
- Razonamiento largo, código, análisis jurídico o financiero, agentes que encadenan veinte pasos sin que nadie mire. Donde una respuesta mediocre cuesta más de lo que cuesta el modelo.
- Tu dato
- Sale al proveedor. Leemos sus condiciones de empresa y te las resumimos por escrito antes de firmar nada.
- Cómo se paga
- El precio por palabra más alto del mercado — y a menudo el coste por tarea resuelta más bajo, porque acierta a la primera y no hay que revisarlo.
- Claude Opus 5Anthropic · EE. UU.
- GPT-5OpenAI · EE. UU.
- Gemini ProGoogle · EE. UU.
En la práctica casi nunca es uno solo
Lo normal es enrutar: el modelo barato se come el 90% del volumen y solo lo que de verdad es difícil sube al modelo frontera. Si además hay dato sensible, esa parte se queda en el servidor local y nunca entra en el enrutado. Se factura la mezcla, no el modelo más caro — y ahí es donde una factura de IA se divide entre tres o entre diez.
Cómo elegimos el motor, en detalle →Qué necesitamos de ti
- Descripción del proceso que debe ejecutar el agente, con sus excepciones
- Acceso a los sistemas con los que tiene que hablar, o a un entorno de pruebas
- Una persona de tu equipo que valide los primeros resultados
Plazo típico: 3 a 6 semanas
Lo que sueles preguntarte
¿Cuánto tarda en estar funcionando?
3 a 6 semanas, contando desde que tenemos los accesos. El plazo exacto va en la propuesta, no lo dejamos abierto.
¿Salen mis datos de la empresa?
Depende de la arquitectura que elijas. El Agent SDK y el Tool Runner corren en tu servidor: el dato pasa por tu infraestructura. Managed Agents lo ejecuta Anthropic en un contenedor por sesión: el dato sale. Es la misma tecnología con dos ubicaciones distintas, y la decisión es tuya, no nuestra.
¿Con qué modelo de IA lo montáis?
Aquí el motor va en la capa frontera —Claude Opus 5, GPT-5 o Gemini Pro, según lo que ya uses—: es una tarea de las que no perdonan una respuesta mediocre. Se abarata enrutando lo fácil a un modelo low cost y dejando arriba solo lo difícil. Preferimos la seguridad del dato y montar red y sistemas en local, pero trabajamos con las tres capas: modelos abiertos en tu propio servidor, LLM de bajo coste adaptados al presupuesto —chinos como Kimi K2 o DeepSeek, europeos como Mistral, estadounidenses como Gemini o Grok— y modelos frontera como Claude Opus 5 o GPT-5. El motor se cambia en la configuración sin rehacer el trabajo.
¿Cuánto tiene que funcionar para que me salga a cuenta?
Con liberar 7,9 horas a la semana, ya está pagado. En un caso típico libera unas 46 h al mes, por encima de ese listón. Los supuestos del cálculo están publicados en esta misma página, para que puedas discutirlos.
¿Qué necesitáis de mi parte?
Descripción del proceso que debe ejecutar el agente, con sus excepciones; Acceso a los sistemas con los que tiene que hablar, o a un entorno de pruebas; Una persona de tu equipo que valide los primeros resultados. Nada más: el resto del trabajo es nuestro.
¿Cuándo NO me conviene contratarlo?
Si la tarea siempre se ejecuta igual y sus entradas determinan por completo la salida, no necesitas un agente: necesitas un script. Un agente cuesta más, tarda más y es menos predecible. Te lo diremos aunque el presupuesto sea más pequeño.
¿Puedo mantenerlo yo después, sin vosotros?
Sí. La entrega incluye repo + runbook + 2 sesiones. No trabajamos con cajas negras: si algún día quieres seguir por tu cuenta, puedes.
¿Encaja con lo que necesitas?
Cuéntanos el proceso concreto y te decimos si este servicio es el que te conviene — o cuál de los otros 48 lo es.