La agencia OpenAI.GPT en producción, no una demo.
Un experimento en el Playground no es algo que tus usuarios puedan tocar. Como agencia OpenAI, integramos la API de OpenAI en tu app y tu backend, montamos asistentes RAG anclados en tu contenido, enviamos agentes que ejecutan tus flujos con n8n y Make, y dejamos el coste y la gobernanza bajo control. Desde España, con equipos también en LATAM.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
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Freepik SpacesUna agencia OpenAI pone GPT a trabajar, no a posar en una demo.
Pegar un prompt en el Playground lo hace cualquiera. Meter la API de OpenAI en tu producto, anclarla en tus datos y tener la factura vigilada ya es otra liga. Estas son las cuatro cosas de las que nos ocupamos.
- Integración API
GPT dentro de tu producto real
El Playground sirve para probar ideas. No sirve para servir usuarios. Llevamos la API de OpenAI a tu app y a tu backend: Responses API, function calling, salidas estructuradas con JSON Schema y streaming. Detrás va lo que casi nadie muestra en una demo: auth, rate limits, reintentos y fallbacks. Así GPT responde en producción, bajo tu interfaz, con tráfico de verdad. Desde Madrid o Barcelona, o en remoto con tu equipo.
Ver un build tipo - RAG y asistentes
Respuestas ancladas en tu propio contenido
¿De qué sirve un asistente que responde como cualquier chatbot? Montamos RAG sobre tu material real: embeddings, un vector store, retrieval afinado y prompts pegados a tu dominio. Las respuestas citan tus docs, tus tickets, tu catálogo. Soporte, Q&A interno, redacción de emails, apoyo a analítica. Cada asistente vive dentro de un caso concreto, pasa por evals, y aprende a decir ¿no lo tengo? antes que inventarse una cifra.
Ver el método - Agentes y automatización
Agentes que ejecutan tus flujos, no que charlan
Un chatbot conversa. Un agente termina la tarea. Construimos agentes que invocan tus herramientas y tus APIs por function calling, y luego los enganchamos a n8n y Make para que arranquen solos: un lead nuevo, un ticket que entra, un archivo que se sube. Enriquecimiento comercial, triaje de soporte, extracción documental, pipelines de contenido. Todo acotado, con permisos claros y una persona validando donde la decisión pesa.
Ver las integraciones - Costes y gobernanza
El gasto vigilado, la factura sin sustos
Las facturas de tokens asustan a quien envía primero y piensa después. Nosotros elegimos el modelo por tarea: el más barato donde llega, el de razonamiento donde de verdad hace falta. Cacheamos, agrupamos llamadas, fijamos presupuestos y logging, y dejamos el tratamiento de datos ordenado. Somos model-agnostic: si Claude u otro encaja mejor por calidad o coste, lo decimos. Antes que fans de un fabricante, somos una agencia de IA y automatización.
Ver la capacitación IA
Construimos con OpenAI como ingeniería de producto, no pegando prompts.
¿Sabes cómo mueren casi todos los proyectos OpenAI? Una demo lucida en el Playground, sin evals, sin manejo de errores, con una factura de tokens que nadie presupuestó, y que jamás llega a un usuario. Nosotros lo tratamos como producto: dentro de tu app, anclado en tus datos, medido con tus propios casos, y con coste y datos gobernados desde el primer commit.
- Auditoría · revisamos tu producto, tus datos y dónde la API de OpenAI mueve una métrica de verdad
- Build · integración API, RAG y agentes, cada pieza acotada y validada con evals sobre tus casos
- Integración · lo enganchamos a tu stack con n8n y Make para que arranque con disparadores reales
- Gobernanza · modelo por tarea, control de costes, logging y tratamiento de datos, desde el commit uno
Nosotros tocamos la API de OpenAI todos los días.
No vendemos un sello de partner. Enviamos producto sobre la API de OpenAI, esta misma web incluida, así que la dejamos como funciona de verdad en producción: salidas estructuradas, evals, reintentos y fallbacks, y un modelo escogido por tarea. Justo lo que falta cuando un proyecto OpenAI se queda en una captura del Playground.
- Tocamos la API de OpenAI a diario, así que la dejamos como se envía a producción: salidas estructuradas, evals, reintentos y fallbacks. No como se ve en una captura de Playground.
- Model-agnostic sin postureo. Si Claude u otro modelo gana tu caso por calidad o por coste, lo decimos. No forzamos a GPT donde no toca.
- La gobernanza no es un extra que se factura aparte. Modelo por tarea, presupuestos, logging y datos limpios van dentro desde el arranque, no como parche tras el susto de la factura.
- Te quedas autónomo. La integración vive en tu codebase y en tus flujos de n8n, tu equipo la controla. Sin depender de nosotros para mantener las luces encendidas.
La API de OpenAI en el centro, tu producto girando alrededor.
Montamos las piezas que convierten un modelo en un comportamiento de producto fiable, y luego las encajamos en cómo ya funciona tu negocio. Esto es lo que cubre de verdad una integración.
- Setup
Integración API de OpenAI
Enganchamos la API de OpenAI a tu producto: Responses API, chat completions, streaming, function calling y salidas estructuradas. Con auth, rate limits, reintentos y fallbacks resueltos para que el sistema no se caiga cuando llega el tráfico de verdad.
- Setup
RAG y embeddings
Montamos retrieval sobre tu material: embeddings, un vector store, chunking y recuperación afinada. GPT contesta desde tus docs y cita la fuente, en lugar de tirar de lo que recuerda de su entrenamiento. Menos alucinación, más respuesta útil.
- Setup
Agentes y tool use
Levantamos agentes que llaman a tus herramientas y APIs por function calling. Cada uno vive dentro de una tarea, con los permisos justos y un paso de revisión donde la decisión importa. Actúan, no se limitan a devolver texto bonito.
- Setup
Automatización n8n y Make
Conectamos GPT a tu stack con n8n y Make para que se dispare solo: entra un lead, llega un ticket, se sube un archivo. El modelo hace su parte dentro de un flujo que puedes abrir, seguir y auditar cuando quieras.
- Setup
Salidas estructuradas y evals
Aplicamos salidas estructuradas con JSON Schema para que cada respuesta sea tipada y parseable. Y montamos evals sobre tus propios casos, así medimos la calidad antes y después de tocar un prompt o cambiar de modelo.
- Setup
Costes, logging y gobernanza
Elegimos modelo por tarea, cacheamos, agrupamos donde compensa, fijamos presupuestos y registramos cada llamada. El tratamiento de datos queda ordenado, con DPA y retención definidos, para que gasto y riesgo dejen de ser una incógnita.
Vemos dónde rinde GPT, te vas con un plan.
Antes de cotizar nada, invertimos 60 minutos en mirar tu producto, tus datos y dónde la API de OpenAI movería una métrica de verdad. Sales con una lectura honesta de qué resuelve GPT, qué conviene construir primero y qué modelo encaja. Sin pitch de ventas, solo la mirada técnica de un ingeniero sobre tu caso.
- Una lectura honesta de dónde ayuda la API de OpenAI a tu producto
- El primer caso de uso que merece la pena, y el modelo para levantarlo
- Los controles de coste y datos que hay que poner desde el arranque
- Una opinión franca sobre lo que GPT no te va a resolver
Cómo llevamos una integración OpenAI de principio a fin.
Cinco pasos, en orden. No enviamos hasta que las evals pasan con tus propios casos, no nos saltamos la gobernanza de coste y datos, y al final el control queda en tu equipo. Cada paso deja un entregable y tú validas antes de que sigamos.
- Paso 1 · Auditoría de caso de uso
Ver dónde GPT mueve una métrica de verdad
Nos sentamos contigo y miramos lo que de verdad se puede ganar: el volumen de soporte, la redacción que se repite, la extracción documental, la búsqueda interna que nadie hace rápido. Repasamos producto, datos y stack. Buena parte del valor está en decirte dónde ayuda la API de OpenAI y dónde una herramienta más simple, u otro modelo, hace el trabajo. Así no lanzas GPT contra un problema que no le toca.
- Paso 2 · Construir la integración
Levantarla para que aguante tráfico real
Integramos la API de OpenAI en tu producto: Responses API, function calling, salidas estructuradas y streaming, con auth, rate limits, reintentos y fallbacks resueltos. Para el trabajo de conocimiento montamos RAG sobre tus datos con embeddings y un vector store. Cada pieza queda acotada, tipada y preparada para fallar con elegancia cuando algo se tuerce. Producto, no escaparate.
- Paso 3 · Evaluar y ajustar
Medir la calidad con tus propios casos
Nada de enviar a ojo. Montamos evals con tus inputs reales para saber si el asistente o el agente responde bien, y sobre eso afinamos prompts, retrieval y elección de modelo. Ves el antes y el después con tus ejemplos, no una nota de benchmark copiada de una nota de prensa. Y todo esto ocurre antes de que nada se acerque a producción.
- Paso 4 · Integrar y automatizar
Engancharlo al stack para que arranque solo
Conectamos GPT donde ocurre el trabajo: tu app, tu CRM, tu herramienta de soporte, tus datos. Con n8n y Make se dispara cuando entra un lead, llega un ticket o se sube un archivo. El modelo cumple su parte dentro de un flujo que puedes abrir, registrar y auditar. Y donde la decisión pesa de verdad, una persona sigue en el bucle.
- Paso 5 · Gobernar y traspasar
Coste y datos bajo control, y luego el traspaso
Elegimos modelo por tarea, fijamos presupuestos y logging, y dejamos ordenado el tratamiento de datos para que factura y riesgo no den sorpresas. La integración vive en tu codebase y en tus flujos de n8n, así que la controla tu equipo. ¿Quieres profundizar? Nuestro curso recorre la API de OpenAI y los agentes de punta a punta. ¿Prefieres tenernos cerca para lo que escale después? Eso lo hablamos aparte.
Nos juzgan por lo que se envía y funciona.
No hay sello de partner que enseñar, así que abrimos con lo que cuenta: la voz de los equipos cuya integración OpenAI construimos, y si GPT siguió haciendo trabajo real cuando nos fuimos. Nuestras reseñas de Trustpilot salen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- La integración vive en tu codebase y tus flujos de n8n, controlada por tu equipo
- Coste y datos gobernados antes de que nada llegue a un usuario
- Asistentes y agentes validados con tus propios casos, no con una demo
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos
Lo que nos preguntan una y otra vez.
¿Qué hace una agencia OpenAI?
Una agencia OpenAI lleva GPT a tu producto y a tu stack para que se envíe, en vez de dejarte una demo de Playground que no puedes poner delante de nadie. En la práctica: integramos la API de OpenAI (Responses API, function calling, salidas estructuradas), montamos asistentes RAG anclados en tus datos, construimos agentes que ejecutan tus flujos, lo enganchamos al stack con n8n y Make, y fijamos el control de coste y gobernanza. La meta es GPT trabajando en producción, no un chatbot que tres personas prueban una vez y aparcan.¿API de OpenAI o solo ChatGPT?
Depende de lo que busques. ChatGPT es un producto que tu equipo abre en el navegador. La API de OpenAI es cómo metes GPT en tu propio producto, automatizas flujos y anclas las respuestas en tus datos. ¿Quieres un asistente tipo copiloto para el día a día? ChatGPT, o ChatGPT Enterprise, suele bastar y te lo diremos. ¿Quieres GPT dentro de tu app, tu CRM o un flujo automatizado? Eso es la API de OpenAI, y es lo que construimos: function calling, embeddings, salidas estructuradas, todo lo que una ventana de chat no te da.¿Cuánto cuesta una integración OpenAI?
Depende del alcance, y bastante. Una integración API sencilla no se parece a montar un asistente RAG sobre tus datos y enganchar agentes por todo el stack. Por eso no soltamos un paquete cerrado. Arrancamos con una auditoría gratis de 60 minutos para localizar dónde la API de OpenAI mueve una métrica de verdad, y ahí cotizamos un alcance fijo. El consumo de OpenAI lo pagas tú a OpenAI, por token; nosotros elegimos modelo por tarea y ponemos presupuestos y logging para que la factura sea previsible, no una lotería.¿Qué podemos construir con la API de OpenAI?
Bastante más que un chatbot. Asistentes RAG que responden sobre tus docs y citan la fuente, agentes que llaman a tus herramientas por function calling, extracción documental con salidas JSON tipadas, copilotos de soporte, redacción de contenido y emails pegada a tu dominio, búsqueda por embeddings, y voz en tiempo real donde encaja. Cada pieza vive dentro de un caso concreto, pasa por evals con tus inputs y está preparada para fallar con elegancia. La API de OpenAI es el motor; el valor real está en engancharla a tu flujo.¿Están seguros nuestros datos?
Sí, si se configura bien, y esa configuración es parte del trabajo. La API de OpenAI no entrena con tus datos por defecto, puedes firmar un DPA, y nosotros dejamos el tratamiento ordenado: enviar lo mínimo, redactar lo sensible, registrar las llamadas y ajustar la retención a tu política. Te diremos con claridad dónde se procesan los datos y cuándo un caso pide un control extra u otro despliegue. ¿Tienes requisitos duros de residencia o cumplimiento? Los metemos en la elección de modelo y en la arquitectura desde el primer día.¿Por qué model-agnostic siendo agencia OpenAI?
Porque escoger el modelo por tarea es justo lo que separa un buen proyecto de uno caro. GPT es excelente en muchísimo, y aun así hay casos donde Claude, un modelo abierto o un modelo de OpenAI más económico gana en calidad, latencia o coste. Trabajamos con la API de OpenAI a diario y la conocemos a fondo, pero no vamos a empujar a GPT hacia un caso que no le corresponde. Te decimos con honestidad dónde es la opción correcta y dónde no, y construimos con lo que de verdad sirve a tu producto.¿Integráis con n8n, Make y nuestras herramientas?
Sí, y ahí es donde una integración se gana el sueldo. Conectamos la API de OpenAI a tu stack con n8n y Make para que arranque con disparadores reales: un lead nuevo, un ticket que entra, un archivo que se sube, en lugar de que alguien pegue un prompt a mano. Lo enganchamos a tu CRM, tu soporte, tu base de datos y tus APIs internas por function calling. El modelo cumple su parte dentro de un flujo que puedes abrir, registrar y auditar, con una persona en el bucle donde la decisión importa.¿Cuánto tarda una integración OpenAI?
Para un build acotado, un solo caso como un asistente RAG o un flujo automatizado, cuenta unas semanas: primero auditoría y arquitectura, luego construcción, evals y una integración lista para producción. Levantar varios agentes y repartirlos por todo el stack lleva más. Trabajamos por lotes para que tengas algo útil en producción pronto, validado con tus propios casos, en vez de esperar a un gran despliegue final antes de que nadie vea a GPT haciendo trabajo real. Sin humo, con entregables.¿Trabajáis en remoto con equipos de España y LATAM?
Sí. Operamos desde España, con presencia en Madrid y Barcelona, y trabajamos en remoto con equipos de toda España y de LATAM sin problema. La integración vive en tu codebase y en tus flujos de n8n, así que la ubicación no cambia el resultado: código en tu repo, flujos en tu cuenta, control en tu equipo. Ajustamos horarios de reunión a tu zona y documentamos en español para que cualquiera del equipo pueda seguirlo. ¿Prefieres alguna sesión presencial en España? Se organiza. El resto rueda perfecto en remoto.
Deja las demos en el Playground. Pon GPT a trabajar de verdad.
Una auditoría de 60 minutos, tu mejor caso de uso identificado, un plan de build con la elección de modelo y los controles de coste ya dentro. ¿Tu equipo puede llevarlo en casa tras el build? Te pasamos el playbook. ¿Encajamos mejor haciéndolo nosotros? Lo hacemos.