La agencia LLM.El modelo correcto, hecho fiable.
Una agencia LLM neutral en el modelo: elegimos el correcto entre Claude, GPT, Gemini y open weights, lo integramos en tu producto y tus ops, y lo volvemos fiable en vez de dejarte una demo que funcionó una vez. RAG anclado en tus datos, agentes con tool calling, evals para comparar modelos, y cero lock-in de proveedor.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
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Freepik SpacesUna agencia LLM neutral elige el modelo correcto, no el más hypeado.
Cualquiera puede llamar a una API. Comparar modelos sobre tus datos reales, integrarlos sin lock-in, y probar la calidad con evals es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Integración multi-modelo
El modelo correcto, conectado a tu producto y tus ops
Elegir un LLM no es marcar una marca y atarte a ella. Conectamos el modelo correcto a las apps y flujos sobre los que tu negocio funciona de verdad: soporte, búsqueda, procesamiento documental, copilotos internos. Una pipeline RAG anclada en tus datos, function y tool calling a tus sistemas reales, y una capa que enruta cada tarea a Claude, GPT, Gemini o un modelo open weights según lo que rinda mejor. Cambias de modelo sin reescribir el producto.
Ver un build tipo - Agentes IA, modelo a elección
Agentes que trabajan, sea cual sea el modelo detrás
La palanca no es un chatbot, son agentes que poseen una tarea de principio a fin con herramientas y memoria. Los construimos para el trabajo que se come la semana de tu equipo: triaje de tickets, extracción de datos, investigación, ops de varios pasos. Cada uno está acotado, solo tiene las herramientas y permisos necesarios, y sale con un paso de revisión humana. Como la orquestación está desacoplada del modelo, pasas un agente de GPT a Claude o a un modelo más pequeño sin romperlo todo.
Ver el método - Evals y comparación de modelos
Una elección de modelo que se mide, no una apuesta a un benchmark público
El mejor modelo en un ranking público no es necesariamente el mejor sobre tus datos. Construimos evals que comparan Claude, GPT, Gemini y open weights sobre tus casos reales, antes y después de cada cambio. Añadimos guardarraíles para el control de alucinaciones y salidas inseguras, y cableamos la observabilidad para que veas qué hace el modelo en producción. Coste y latencia se ajustan a propósito: el modelo correcto por tarea, caching, y prompts que no queman tokens sin razón.
Ver las integraciones - Capacitación y ops
Tu equipo pilota el modelo, sin depender de nosotros
Un setup multi-modelo que nadie de tu lado sabe mantener es un riesgo. Documentamos la lógica de enrutado, los prompts, los evals y los guardarraíles, y formamos a tu equipo para cambiar de modelo, equilibrar coste y calidad, y ampliar el conjunto. Somos una agencia de automatización e IA primero, trabajando con empresas en España y Latinoamérica y en remoto, así que el trabajo LLM encaja en cómo tu negocio ya opera en vez de quedarse en un proyecto aparte.
Ver la capacitación IA
Elegimos el modelo como ingeniería, no por reflejo.
La mayoría de los proyectos LLM se casan con un modelo en el primer prototipo, y luego descubren tarde que cuesta caro, regresa, o no encaja con sus datos. Así que lo tratamos como ingeniería: benchmarkeamos los modelos sobre tus casos, integramos el correcto sin lock-in, medimos con evals, cercamos con guardarraíles, y luego lo entregamos a un equipo que sabe cambiar de modelo solo.
- Auditoría · mapeamos tus casos de uso y dónde un LLM aporta valor de verdad, y dónde no
- Selección · benchmarkeamos los modelos sobre tus datos y elegimos el correcto por tarea, coste incluido
- Build · integramos multi-modelo con RAG, agentes, evals y guardarraíles, sin lock-in de proveedor
- Capacitación · documentamos el enrutado y los evals, formamos a tu equipo para cambiar de modelo solo
Somos neutrales en el modelo, de verdad.
No vendemos un nivel de partner. Construimos software real con LLM, incluido este sitio, así que elegimos modelos como aguantan de verdad: comparados sobre tus datos, integrados sin lock-in, medidos con evals, y ajustados para coste y latencia. Es exactamente lo que falta cuando un proyecto LLM se casa con el modelo del momento y se queda atascado seis meses después.
- Probamos los modelos sobre tus datos reales, no sobre un benchmark público, así que elegimos el correcto por tarea en vez de venderte el modelo de moda.
- Neutrales en el modelo, de verdad: Claude, GPT, Gemini, Mistral, Llama, DeepSeek o Grok, elegimos por encaje y coste, no por un nivel de partner que nos paguen por empujar.
- Cero lock-in: la integración está desacoplada del proveedor, así que cambias de modelo sin reescribir tu producto cuando los precios o la calidad se mueven.
- Te quedas autónomo: enrutado, prompts, evals y guardarraíles están documentados en tu repo, así que tu equipo equilibra coste y calidad sin nosotros.
El modelo correcto en el centro, el sistema fiable alrededor.
Construimos las partes que convierten un modelo de lenguaje en rendimiento fiable, y luego las conectamos a cómo tu negocio ya opera, sin atarte a un solo proveedor. Esto es lo que cubre un build LLM real.
- Setup
Selección y benchmark de modelos
Comparamos Claude, GPT, Gemini, Mistral, Llama, DeepSeek y Grok sobre tus casos reales, no sobre un ranking público, para elegir el modelo correcto por tarea entre frontier, open weights y self-host.
- Setup
Integración multi-modelo y enrutado
Ponemos una capa de abstracción que enruta cada tarea al modelo correcto y te deja cambiar sin reescribir el producto, para que nunca estés atado a un solo proveedor.
- Setup
Pipelines RAG
Construimos la pipeline retrieval-augmented generation que ancla el modelo en tus datos: chunking, embeddings, un vector DB, y un retrieval ajustado para que las respuestas citen tus fuentes en vez de inventar.
- Setup
Agentes IA y tool calling
Construimos agentes con function y tool calling cableados a tus sistemas reales, permisos acotados y memoria, para que completen tareas de varios pasos en vez de devolverte un párrafo que aún tienes que ejecutar.
- Setup
Evals y guardarraíles
Construimos evals para medir la calidad sobre tus casos reales y guardarraíles para el control de alucinaciones y salidas inseguras, para que un cambio de prompt o un cambio de modelo no regrese tu feature en silencio.
- Setup
Coste, latencia y observabilidad
Enviamos detrás de una API con logging, tracing y dashboards de coste, y optimizamos la mezcla de modelos para que veas qué corre en producción, atrapes el drift, y mantengas la factura de tokens predecible.
Mapeamos dónde encaja un LLM, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar tus casos de uso, tus datos y tu stack. Te llevas una lectura honesta de dónde un modelo de lenguaje ayuda de verdad, qué modelo apuntar, y qué dejar en código plano. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu problema.
- Una lectura honesta de dónde ayuda un LLM de verdad
- Qué modelo apuntar entre Claude, GPT, Gemini y open weights
- El RAG, los agentes o los evals que vale la pena construir primero
- Una opinión franca sobre lo que no va a arreglar
Cómo llevamos un build LLM.
Cinco pasos, en orden. No elegimos un modelo sin haberlo benchmarkeado sobre tus datos, no enviamos una feature antes de que los evals existan, y tu equipo lo posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría de casos de uso
Encontrar dónde un LLM aporta valor de verdad
Nos sentamos con tu equipo y miramos el trabajo real: volumen de soporte, documentos que nadie tiene tiempo de leer, búsqueda que no encuentra nada, ops repetitivas. Revisamos tus datos y tu stack. La mitad del valor es decirte qué casos encaja un LLM y cuáles son más baratos y seguros como código plano, para que no despliegues un modelo de lenguaje contra un problema que no va a resolver.
- Paso 2 · Selección y benchmark de modelos
Elegir el modelo correcto sobre tus datos, no sobre un ranking
Un modelo que domina un benchmark público puede fallar en tus casos. Probamos Claude, GPT, Gemini y open weights como Mistral, Llama o DeepSeek sobre una muestra de tu trabajo real, medimos calidad, coste y latencia, y decidimos qué modelo por tarea. La calidad depende de tus datos, así que somos honestos pronto sobre lo que tus fuentes pueden y no pueden soportar, y qué limpiar primero.
- Paso 3 · Build multi-modelo con evals
Enviar la feature con calidad que se mide
Construimos la pipeline RAG o los agentes, cableamos el function calling a tus sistemas, y ponemos una capa de enrutado que envía cada tarea al modelo correcto. Los evals corren desde el día 1 para que la calidad se mida, no se adivine. Los guardarraíles gestionan el control de alucinaciones y salidas inseguras, y coste y latencia se ajustan a propósito. Un humano se queda en el bucle en todo lo que importa.
- Paso 4 · Desplegar e integrar
Ponerlo en tu producto y tu stack
Desplegamos la feature detrás de una API y la conectamos a las apps y flujos sobre los que tu negocio funciona, con logging, tracing y dashboards de coste desde el principio. El enrutado multi-modelo vive ahí, así que cambiar de modelo no pide un redespliegue pesado. Ves el drift, el coste y la calidad de un vistazo en vez de enterarte por una queja.
- Paso 5 · Formar y traspasar
Formar al equipo, y luego quitarse de en medio
Documentamos el enrutado, los prompts, los evals, los guardarraíles y las elecciones de modelo, y formamos a tu equipo para correr, cambiar de modelo y ampliar la feature. Si quieres ir más a fondo, nuestro curso de IA cubre RAG, agentes y el SDK de principio a fin. Te vas capaz de equilibrar coste y calidad y cambiar de proveedor sin nosotros.
Nos juzgan por las features que se envían.
Ningún badge de partner que exhibir, así que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuyas features LLM construimos, y si esas features seguían aguantando tras irnos, incluso cuando cambiaron de modelo después. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- El enrutado, los prompts y los evals viven en tu repo, propiedad de tu equipo
- Modelos comparados sobre tus datos antes de que nada llegue a un usuario
- Agentes acotados, cercados con guardarraíles, el humano en el bucle
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos features
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia LLM?
Una agencia LLM elige el modelo de lenguaje correcto para tu caso y lo integra en tu producto y tus operaciones de forma fiable, en vez de dejarte una demo que impresionó una vez. Benchmarkeamos Claude, GPT, Gemini y open weights sobre tus datos reales, diseñamos y construimos pipelines RAG, agentes IA con function y tool calling, el setup de embeddings y vector DB, evals para medir la calidad, y guardarraíles para el control de alucinaciones. Lo enviamos detrás de una API que tu equipo posee, con una capa de enrutado que te deja cambiar de modelo sin reescribir el producto. El objetivo es una feature fiable en producción.¿Cómo elegir entre Claude, GPT, Gemini y open weights?
Se decide sobre tus datos, no sobre un ranking público. Tomamos una muestra de tu trabajo real y comparamos modelos en tres ejes: calidad, coste y latencia. Para razonamiento pesado o código, un modelo frontier como Claude o GPT suele valer la pena. Para casos de gran volumen o sensibles al coste, un modelo más pequeño o en open weights autoalojado (Mistral, Llama, DeepSeek) es la mejor opción, y Gemini encaja en otros. Construimos evals para que decidas sobre números tuyos, no sobre un benchmark de marketing.¿Qué es una integración LLM multi-modelo?
Es una arquitectura donde tu producto no está casado con un solo proveedor. Ponemos una capa de abstracción que enruta cada tarea al modelo más adecuado: el frontier donde necesitas precisión, uno más barato donde el volumen manda. En la práctica, eso significa que puedes cambiar de GPT a Claude, o probar un open weights, sin reescribir tu feature. Es lo que te protege cuando los precios se mueven, un modelo regresa, o sale uno mejor al mes siguiente. El enrutado, los prompts y los evals quedan documentados en tu repo.¿Estamos atados a un solo proveedor?
No, ese es justo el objetivo. El lock-in de proveedor es el riesgo real de un proyecto LLM: construyes todo alrededor de un modelo, sus precios suben o su calidad baja, y migrar cuesta una reescritura. Diseñamos la integración desacoplada del modelo desde el principio, con una capa de enrutado y prompts versionados. Puedes comparar Claude, GPT, Gemini y open weights sobre tus evals y cambiar por encaje y coste. No tenemos ningún nivel de partner que empujar, así que no tenemos motivo para atarte a un proveedor sobre otro.¿Cuánto cuesta un proyecto LLM?
Depende del alcance: una sola feature RAG no tiene nada que ver con construir varios agentes cableados a tus sistemas con evals y observabilidad. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratuita de 60 minutos para encontrar dónde ayuda un LLM de verdad, y luego cotizamos un alcance fijo. El uso del modelo lo pagas al proveedor (Anthropic, OpenAI, Google) directamente, o autoalojas open weights; diseñamos la selección de modelo y el caching para que la factura de tokens sea predecible en vez de sorprenderte.¿Cuándo es un LLM la herramienta equivocada?
Más a menudo de lo que el hype admite, y te lo diremos. Si la tarea es una regla clara, una consulta o un cálculo, el código determinista es más barato, rápido y seguro que un modelo de lenguaje, y no alucina. Los LLM se ganan su sitio en el lenguaje, la ambigüedad y los datos no estructurados: soporte, búsqueda, procesamiento documental, redacción. Parte de la auditoría es trazar esa línea con honestidad, para que no pagues precios de modelo frontier por trabajo que un simple script hace mejor.¿Qué es el RAG y lo necesitamos?
El RAG (retrieval-augmented generation) ancla el modelo en tus propios datos: en vez de responder solo desde su entrenamiento, recupera los documentos relevantes de un vector DB y responde a partir de ellos, lo que corta las alucinaciones y le permite citar fuentes. Para la mayoría de los casos de negocio (soporte, búsqueda interna, Q&A documental) el RAG es la arquitectura correcta antes incluso de considerar el fine-tuning. Construimos el chunking, los embeddings y el retrieval, y lo ajustamos para que las respuestas estén ancladas, no inventadas. El RAG funciona con cualquier modelo, lo que mantiene tu elección abierta.¿Construís agentes IA, no solo un chatbot?
Sí, ahí está la palanca. Un chatbot responde; un agente actúa. Construimos agentes con function y tool calling cableados a tus sistemas reales, permisos acotados y memoria, para que completen trabajo de varios pasos: triaje de tickets, extracción de datos, investigación, ops. Cada agente está acotado a una tarea, solo tiene las herramientas necesarias, y sale con un paso de revisión donde un humano aprueba lo que importa. Como la orquestación está desacoplada del modelo, puedes correr el mismo agente en Claude, GPT o un modelo más pequeño según el coste.¿Trabajáis con empresas en España y Latinoamérica o en remoto?
Ambas cosas. Trabajamos con equipos en España y Latinoamérica, y la mayor parte de un build LLM funciona muy bien en remoto. Un proyecto tipo arranca con la auditoría de 60 minutos sobre tus casos de uso, y luego avanzamos por etapas con un entregable cada vez. Seas una pyme española, una startup en LATAM o un equipo de producto distribuido, lo que importa es el acceso a tus datos y a tu stack, no la geografía. Documentamos todo en tu repo para que tu equipo tome el control, presencial o en remoto.
Deja de casarte con el modelo del momento. Elige el correcto.
Una auditoría de 60 minutos, tus casos de uso mapeados, un plan de build con el modelo correcto, los evals y los guardarraíles incorporados. Si tu equipo puede correrlo en casa tras construirlo, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.