Agentes con GPT
Para equipos que ya viven en ese ecosistema y quieren aprovecharlo bien
Con liberar 7,4 horas a la semana, ya está pagado.
Ya usáis herramientas de OpenAI, tenéis cuenta, tenéis costumbre, y montar todo en otro sitio significaría formar otra vez al equipo. Cambiar de proveedor porque a tu proveedor le convenga no es un motivo.
Qué hacemos
Montamos el agente donde ya estáis, con las mismas garantías de registro, permisos y control de gasto que aplicamos en cualquier otra arquitectura.
No te vamos a empujar a cambiar de ecosistema para vendernos más horas. Lo que sí hacemos es dejarte por escrito qué datos salen y adónde, para que la decisión sea informada.
Cómo funciona
Dónde vive el dato
Retorno de la inversión
Con liberar 7,4 horas a la semana, ya está pagado.
En un caso típico libera unas 35 h al mes, por encima de ese listón.
- Coste actual del proceso
- 3500 € /mes
- Horas liberadas al mes
- 35 h
- Inversión de implantación
- 7500 €
- Operación
- 500 € /mes
- Ahorro neto
- 725 € /mes
- Punto de equilibrio
- 11 meses
- Resultado a 12 meses
- 1200 €
Supuestos de este cálculo (2)
- Coste de operación más alto que on-premise porque escala con el uso
- Factor de realismo del 70% sobre la parte automatizable
Qué incluye
- Definición de herramientas y permisos del agente
- Registro auditable de cada paso
- Control de gasto por tarea
- Documentación y traspaso
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.
- OpenAI Agents SDKel agente, sus herramientas y los traspasos
- Model Context Protocol (MCP)conexión con tus sistemas
- Salidas estructuradasrespuestas que encajan en tu esquema
- Dockerdespliegue en tu infraestructura
- Langfusecoste y trazabilidad por conversación
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 y sus excepciones
- Acceso a la cuenta de facturación para configurar límites
- Un validador en tu equipo
Plazo típico: 3 a 5 semanas
Lo que sueles preguntarte
¿Cuánto tarda en estar funcionando?
3 a 5 semanas, contando desde que tenemos los accesos. El plazo exacto va en la propuesta, no lo dejamos abierto.
¿Salen mis datos de la empresa?
Sí, en parte: este servicio envía datos a OpenAI · EE. UU.. Lo decimos aquí y queda por escrito en la propuesta, para que la decisión la tomes con la información delante.
¿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 7,4 horas a la semana, ya está pagado. En un caso típico libera unas 35 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 y sus excepciones; Acceso a la cuenta de facturación para configurar límites; Un validador en tu equipo. Nada más: el resto del trabajo es nuestro.
¿Cuándo NO me conviene contratarlo?
Si trabajas con datos que no pueden salir de la UE o del edificio, esta no es tu ficha: mira IA local y on-premise. Y si aún no estás casado con ningún ecosistema, merece la pena comparar antes de atarte.
¿Puedo mantenerlo yo después, sin vosotros?
Sí. Todo lo que montamos se entrega documentado y con traspaso al equipo. No trabajamos con cajas negras.
¿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.