8/7/26

¿Cuánto me costaría usar otros modelos con OpenClaw? Considerando GPT 5.6 Luna

DeepSeek, Gemini, Luna y Sonnet: cuánto me costaría usar cada modelo en OpenClaw

Llevo unas semanas usando DeepSeek V4 Flash con OpenClaw para automatizaciones: revisar correo, ejecutar tareas, apuntar cosas, trabajar con ficheros de memoria, scripts y pequeñas operaciones nocturnas. La pregunta lógica era: si cambiara de modelo, ¿cuánto pagaría?

He analizado mi consumo real de junio y lo que llevamos de julio. Estos son los números:

ConceptoConsumo
Tokens de entrada cacheados588.649.856
Tokens de entrada no cacheados112.008.797
Tokens de salida3.851.013
Peticiones10.145
Coste real con DeepSeek18,41 $

La clave está en la caché. La mayor parte del consumo no es entrada nueva, sino contexto repetido que el sistema puede reutilizar. Sin caché, usar agentes con mucho contexto sería como dejar una manguera abierta en la caja registradora.

Comparativa de costes estimados

Usando ese mismo patrón de consumo, la estimación queda así:

ModeloCoste estimado
Gemini 2.5 Flash-Lite12,26 $
DeepSeek V4 Flash18,41 $
GPT-5.6 Luna193,98 $
Claude Sonnet 5380,26 $
Claude Sonnet 4.6 / precio estándar Sonnet570,39 $

Estos cálculos son aproximados porque cada proveedor aplica su sistema de caché de forma diferente. En el caso de Luna, he tratado los tokens input_cache_hit_tokens del CSV como lecturas de caché, no como escrituras. OpenAI indica que GPT-5.6 Luna cuesta 1 $ por millón de tokens de entrada y 6 $ por millón de tokens de salida; además, las lecturas de caché tienen un descuento del 90 %, mientras que las escrituras de caché se facturan a 1,25 veces el precio de entrada no cacheada.

Gemini 2.5 Flash-Lite: el más barato

Gemini 2.5 Flash-Lite es el ganador en coste puro. Google lo lista a 0,10 $ por millón de tokens de entrada, 0,40 $ por millón de salida y 0,01 $ por millón de tokens cacheados para texto, imagen y vídeo.

Con mis datos, habría costado unos 12,26 $.

Para OpenClaw, esto es muy interesante en tareas como:

  • leer correo;

  • clasificar mensajes;

  • resumir información;

  • extraer datos;

  • preparar borradores simples;

  • tareas repetitivas de bajo riesgo.

La pega es que el modelo barato no siempre es el modelo más estable para agentes. En automatizaciones, el precio no solo se mide en tokens. También se mide en errores, repeticiones, llamadas fallidas y trabajo humano para arreglar lo que el agente hizo regular.

Mi impresión: Gemini Flash-Lite merece una prueba seria como modelo económico, sobre todo para tareas masivas. Pero no lo pondría a ciegas como cerebro único de OpenClaw sin antes hacer pruebas controladas.

DeepSeek V4 Flash: el equilibrio ganador

DeepSeek V4 Flash me ha costado 18,41 $ para más de 10.000 peticiones. Eso es ridículamente competitivo.

Para el tipo de uso que hago con OpenClaw, DeepSeek tiene mucho sentido: responde suficientemente bien, es barato y permite automatizar sin sentir que cada tarea nocturna está mordiendo la tarjeta bancaria.

Su gran virtud es el equilibrio. No parece el modelo más brillante para razonamiento profundo, revisión compleja de código o decisiones delicadas, pero para trabajo diario de agente es difícil ganarle.

Mi conclusión práctica: DeepSeek sigue siendo mi motor principal para OpenClaw.

GPT-5.6 Luna: no es barato frente a DeepSeek

Aquí está la gran corrección. En una estimación anterior podía parecer que Luna sería solo un poco más caro que DeepSeek. Con los precios fiables, no es así.

OpenAI presenta GPT-5.6 Luna como el modelo más rápido y eficiente en coste dentro de la familia GPT-5.6, junto a Sol y Terra. Durante la preview limitada, estos modelos están disponibles vía API y Codex para organizaciones seleccionadas, pero no en ChatGPT general.

El precio oficial de Luna es:

ConceptoPrecio
Entrada1 $ / millón
Salida6 $ / millón
Lectura de caché0,10 $ / millón
Escritura de caché1,25 $ / millón

Con mi consumo, Luna habría costado aproximadamente 193,98 $.

Eso es más de 10 veces lo que he pagado con DeepSeek.

Así que hay que decirlo claro: Luna no es una alternativa barata para usar OpenClaw de forma masiva. Es barata dentro del ecosistema OpenAI avanzado, pero no compite por precio contra DeepSeek o Gemini Flash-Lite.

Ahora bien, Luna sí puede tener sentido como modelo premium para tareas concretas:

  • revisar memory.md;

  • depurar scripts;

  • decidir entre varias acciones;

  • resolver errores de OpenClaw;

  • supervisar automatizaciones críticas;

  • hacer análisis donde un fallo del modelo barato salga caro.

Mi forma de verlo: Luna no debería ser la mula de carga. Debería ser el supervisor que aparece cuando el asunto se complica.

Claude Sonnet: gran calidad, coste alto

Claude Sonnet juega en otra liga. Anthropic indica que las lecturas de caché cuestan el 10 % del precio normal de entrada, y que las escrituras de caché tienen multiplicadores propios.

Además, Anthropic lanzó Claude Sonnet 5 con precio introductorio de 2 $ por millón de entrada y 10 $ por millón de salida hasta el 31 de agosto de 2026; después, el precio estándar pasa a 3 $ / 15 $.

Con mi consumo, eso daría aproximadamente:

ModeloCoste estimado
Claude Sonnet 5, precio introductorio380,26 $
Sonnet a precio estándar 3 $ / 15 $570,39 $

Sonnet puede ser excelente para redacción, análisis largo, código, razonamiento y tareas donde la calidad importe mucho. Pero usarlo como motor principal de OpenClaw para leer correos, apuntar tareas y hacer automatizaciones rutinarias sería matar mosquitos con artillería naval.

Conclusión para mi uso con OpenClaw

La decisión queda bastante clara:

UsoModelo recomendado
Automatización diaria barataDeepSeek V4 Flash
Automatización masiva ultra barataGemini 2.5 Flash-Lite
Revisión de scripts y memoriaGPT-5.6 Luna
Análisis complejo o escritura premiumClaude Sonnet
Motor principal de OpenClawDeepSeek, por ahora

Mi estrategia ideal sería esta:

DeepSeek V4 Flash como motor principal.
Gemini Flash-Lite como experimento barato para tareas repetitivas.
GPT-5.6 Luna como supervisor puntual para tareas delicadas.
Claude Sonnet solo para trabajos donde la calidad compense claramente el coste.

La moraleja es sencilla: en agentes, el modelo más barato no siempre es el mejor, pero el modelo más caro casi nunca debería hacer tareas tontas. Hay que montar una pequeña jerarquía de modelos, como una oficina bien organizada: el becario clasifica, el técnico ejecuta, el experto revisa y el catedrático solo aparece cuando hay dragones.

23/6/26

Un servidor de WOW poblado con 1800 bots movidos por IA

 


El día que Azeroth se llenó de fantasmas: un servidor de World of Warcraft con 1.800 bots y chat movido por DeepSeek

Internet es un lugar maravilloso, y los isleños (algunos no saben aun que son isleños, pero lo son) esos meeks, hackers, o simplemente usuarios avanzados de la red, AHORA TIENEN LA IA EN SUS MANOS, ahora tienen el guantelete del destino, una clase de poder que DESBLOQUEA TODAS SUS LIMITACIONES.  Esta es una historia que parece salir de una noche de insomnio, una pizza fría y demasiadas pestañas abiertas en GitHub. Esta es una de ellas: un usuario de Reddit ha montado un servidor privado de World of Warcraft con unos 1.800 bots, pero no bots mudos, torpes y decorativos, sino bots capaces de hablar usando inteligencia artificial a través de la API de DeepSeek.

Imagina esta escena. Un tipo en su casa. Está usando la IA, como todos nosotros, y está usando DeepSeek, que es una herramienta ULTRA BARATA que funciona de fábula. Entonces el tipo tiene una idea, se pone de pie frente a su monitor y dice: ¿Y si...?

Dentro de ese "¿Y si?" hay mucho. Es un fan del WOW, ¿y si el WOW fuera como una Matrix llena de bots-IA, animados por ella, hablando entre ellos, dando vida al server? ¿Y si pusiera a 1800 de estos bots hablando entre ellos moviéndose, subiendo de nivel, haciendo misiones, equipándose, entrando y saliendo del mundo?. El chat se mueve. Hay frases, respuestas, conversaciones. Parece un mundo vivo. Pero no hay una multitud real detrás. Es una ciudad iluminada por dentro, aunque la mayoría de sus habitantes son sombras digitales.

El responsable del experimento es un usuario de Reddit llamado Mr-Nilsson_85, que publicó su prueba de concepto en el subreddit r/wowservers. Según explica, encontró un repack de servidor privado de World of Warcraft basado en Wrath of the Lich King, con sistema de bots tipo jugador y un plugin preparado para funcionar con Ollama, la herramienta que permite ejecutar modelos de lenguaje en local.

La parte interesante es que, en lugar de usar un modelo local, decidió crear un puente entre Ollama y la API de DeepSeek. Es decir, el servidor cree que está hablando con Ollama, pero en realidad las conversaciones de los bots terminan siendo procesadas por DeepSeek en la nube. Una pequeña trampa técnica, limpia y bastante ingeniosa.

Esto tiene una razón muy práctica: mover un modelo local lo bastante capaz para sostener conversaciones de muchos bots exige hardware. DeepSeek, en cambio, ofrece modelos baratos en comparación con otros proveedores. El resultado es una especie de “Azeroth con habitantes sintéticos”, un MMO de un solo jugador en el que la vida social está simulada.

No es un WoW público, es un laboratorio privado

Conviene aclararlo desde el principio: esto no parece ser un servidor público al que cualquiera pueda entrar. El propio creador lo describe como un entorno técnicamente offline. Tiene un PC funcionando como servidor y se conecta desde otro ordenador para jugar. También abrió puertos para poder acceder desde su máquina de juego, y en teoría podría dar la IP a amigos, pero no hablamos de un proyecto público con web oficial, comunidad establecida o página de registro.

Tampoco ha publicado una guía detallada ni ha compartido el repack que utilizó. De hecho, deja claro que no va a ayudar a encontrarlo ni descargarlo. Y hace bien. El mundo de los servidores privados de World of Warcraft siempre se mueve en una zona delicada, por no decir directamente peligrosa, desde el punto de vista legal. Blizzard ha perseguido históricamente algunos de estos proyectos, y no es buena idea convertir un experimento técnico en un manual de “hazlo en casa”. Así que nos quedamos con las ganas de conocer los detalles... pero os aseguro que los encontraré, porque este proyecto ha despertado todas mis alarmas meek.  

Aquí lo interesante no es piratear WoW. Lo interesante es observar hacia dónde se mueve la idea de los mundos persistentes cuando se mezcla con inteligencia artificial generativa.

Qué hay detrás: AzerothCore, Playerbots y chat con LLM

Aunque el creador no identifica exactamente el repack que usó, todo apunta a una combinación de piezas que ya existen en la comunidad técnica de servidores privados.

Por un lado está AzerothCore, una plataforma de código abierto usada para recrear servidores de World of Warcraft, especialmente de la época Wrath of the Lich King. Encima de eso existen módulos como Playerbots, que permiten añadir bots que se comportan de manera parecida a jugadores. No son simples NPC estáticos. Pueden moverse, subir de nivel, hacer misiones, conseguir equipo, participar en actividades del mundo e incluso dar la sensación de que el servidor tiene población.

Por otro lado, existen proyectos en GitHub como mod-ollama-chat, pensados para conectar esos bots con modelos de lenguaje a través de Ollama. La idea es que los bots no se limiten a frases pregrabadas, sino que puedan responder de forma dinámica, con cierto carácter y contexto.

Lo que hizo Mr-Nilsson_85 fue aprovechar esa arquitectura, pero desviando la parte de lenguaje hacia DeepSeek. Según cuenta, la IA también le ayudó a construir ese puente técnico. La escena es casi poética: una inteligencia artificial ayudando a conectar otras inteligencias artificiales para que un mundo abandonado parezca habitado.

El montaje no parece especialmente sofisticado desde el punto de vista de infraestructura. El usuario habla de editar archivos de configuración con Notepad, usar una versión portable de Python dentro de la carpeta del servidor y arrancar el puente mediante un archivo por lotes. No estamos ante un despliegue empresarial con Kubernetes, observabilidad, microservicios y una legión de consultores con chaleco Patagonia. Es más bien artesanía digital de garaje, de esa que a veces anticipa cosas grandes.

Los bots hablan, pero no piensan el juego

Hay un matiz muy importante: DeepSeek no controla realmente las acciones de los bots dentro del juego.

Esto no es, al menos por ahora, un ejército de agentes autónomos jugando World of Warcraft como humanos. Los bots ya tenían su propia lógica para caminar, levear, hacer misiones o equiparse. DeepSeek entra principalmente en la capa conversacional. Les da voz, no voluntad.

El propio creador confirma que no puedes decirle a un bot algo como “tira del jefe”, “espérame aquí”, “cambia tu estrategia” o “pásame este objeto” y esperar que la IA traduzca esa orden en acciones del personaje. La conversación y la conducta jugable están separadas.

Eso rebaja un poco la épica, sí, pero también hace que el experimento sea más realista. No estamos ante Westworld en Azeroth. Estamos ante una multitud de marionetas con motor propio y una boca conectada a DeepSeek. Aun así, el efecto puede ser poderoso. En los mundos virtuales, muchas veces basta con un poco de movimiento y unas cuantas frases para que nuestro cerebro empiece a rellenar los huecos.

¿Cuánto cuesta mantener hablando a 1.800 bots?

Esta es la gran pregunta, y la respuesta honesta es: no lo sabemos.

No hay factura pública. No hay panel de consumo compartido. No hay una tabla real con tokens de entrada, tokens de salida y coste final. Lo que sí aparece en comentarios es una estimación del propio creador: para unos 450 bots, hablando entre 5 y 6 horas al día durante 31 días, Gemini le calculó un coste aproximado de unos 8 euros al mes.

Eso suena ridículamente barato, pero tiene truco. Primero, porque es una estimación. Segundo, porque no todos los bots están hablando todo el tiempo. Tercero, porque el sistema se puede configurar para que los bots solo respondan cuando hay jugadores activos o incluso solo cuando el jugador les habla directamente. Y cuarto, porque los costes de una API de lenguaje dependen muchísimo de cuántos tokens mandes en cada petición.

Si metes memoria larga, historial de conversaciones, personalidad, contexto del mundo, datos de la zona, eventos cercanos y logs anteriores, el coste puede subir rápido. El propio creador reconoce que una memoria permanente para los bots dispararía el uso de tokens. Ahí está la frontera entre “esto es una curiosidad barata” y “he creado una granja de facturas con forma de orco”.

En cualquier caso, DeepSeek juega con una ventaja evidente: sus precios por millón de tokens son muy bajos en comparación con otros proveedores grandes. Eso convierte este tipo de experimentos en algo viable para aficionados. Hace unos años, una idea así habría sido cara, lenta o sencillamente absurda. Hoy entra en el terreno del “puedo probarlo este fin de semana”.

Y esa es una de las claves de esta historia.

El sueño extraño del MMO para un solo jugador

Lo fascinante no es solo World of Warcraft. Lo fascinante es la idea de un MMO sin multijugador real.

Durante años, una parte de la experiencia MMO ha dependido de la masa humana: ciudades llenas, comercio, grupos improvisados, conversaciones absurdas en el chat, gremios, rivalidades, ayuda espontánea, drama y vida comunitaria. Pero muchos servidores antiguos se vacían. Muchos juegos online mueren. Y muchos jugadores adultos ya no tienen tiempo para vivir dentro de un MMO como en 2008.

La inteligencia artificial puede llenar ese hueco, aunque sea de forma imperfecta.

Un mundo con bots que farmean, suben de nivel, conversan y aparecen por ahí puede recuperar parte de la sensación de estar en un lugar habitado. No sustituye a una comunidad real, pero puede suavizar la soledad digital. Es una especie de decorado vivo. Un teatro de fondo. Una radio encendida en una casa vacía.

Decía Phillip K. Dick que la exploración espacial no será la perdición de la humanidad, sino la construcción de mundos imaginarios, simulaciones ricas y complejas en las que nos perderemos, en las que desapareceremos del mundo. Creo que con proyectos como este, y como los que vendrán, estamos un paso más cerca de entrar en un sueño colectivo, en una especie de fumadero gigante de Opio que nos haga vivir otras vidas al margen de esta vida, y eso me preocupa, porque sólo tenemos una vida, y tenemos que vivirla. 

En los videojuegos, ya aceptamos muchas mentiras. Aceptamos NPCs que repiten frases, enemigos que patrullan rutas tontas, comerciantes que llevan veinte años de pie detrás de una mesa y ciudades donde nadie duerme de verdad. La IA generativa simplemente hace que esa mentira sea más convincente.

Porque un bot clásico no finge ser persona. Un bot con lenguaje natural empieza a parecerse peligrosamente a un vecino, un compañero de guild o un jugador despistado. Y eso roza un tema cultural más amplio: la teoría del “internet muerto”, esa sensación de que cada vez hay más contenido, conversaciones y perfiles generados automáticamente, mientras los humanos reales se esconden detrás de capas de algoritmos. En el Internet del pasado nos podíamos preguntas si ese atractivo avatar femenino era realmente una chica hermosa o un gordo calvo y sudado frente a un teclado, rodeado de envases sucios de comida basura y latas de refresco vacías. Ahora la pregunta ¿y si detrás de ese avatar NO HAY NADIE? Porque esa IA quizás no es nadie, es una máquina que finge hablar de forma convincente, que finge emociones, y que está diseñada para que tu percepción se vea engañada.

Este servidor de WoW es casi una miniatura perfecta de esa ansiedad contemporánea: un mundo lleno de gente que no es gente.

¿Es el futuro de los juegos antiguos?

Podría serlo, al menos en parte.

Imaginemos servidores privados o versiones preservadas de juegos online antiguos donde la IA rellena huecos. No para engañar al jugador, sino para conservar experiencias que de otro modo se perderían. Mundos persistentes que no se apagan del todo. Ciudades que siguen teniendo ruido. Mazmorras donde puedes formar grupo con compañeros artificiales. Gremios de bots con personalidades, rutinas y memoria limitada.

Para juegos abandonados, comunidades pequeñas o experiencias nostálgicas, esto puede ser una maravilla. También puede servir para jugadores que prefieren experiencias solitarias, personas con ansiedad social o simplemente adultos con media hora libre y pocas ganas de coordinar horarios con desconocidos.

Pero hay que tener cuidado con el entusiasmo. Una comunidad no es solo diálogo. Es compromiso, historia compartida, confianza, conflicto, perdón, bromas internas, paciencia y presencia. La IA puede simular algunas señales externas de la comunidad, pero no necesariamente su profundidad.

Un bot puede decir “buen trabajo” después de una mazmorra. Otra cosa es que ese “buen trabajo” signifique algo.

Un experimento pequeño con olor a futuro

Este servidor no va a cambiar World of Warcraft. No parece tener web oficial, no parece estar abierto al público y no hay pruebas de que sea algo más que una prueba de concepto privada. Pero como señal cultural es potentísimo.

Nos muestra tres cosas.

La primera: los modelos de lenguaje ya son lo bastante baratos y accesibles como para colarse en experimentos caseros muy creativos.

La segunda: los mundos virtuales antiguos pueden recibir una segunda vida gracias a bots más expresivos, aunque esa vida sea artificial.

La tercera: cada vez va a ser más difícil distinguir entre “mundo habitado” y “mundo simulado”.

Quizá dentro de unos años veamos servidores de juegos antiguos donde cada NPC recuerde vagamente quién eres, donde los mercaderes comenten rumores de la zona, donde los compañeros de grupo tengan manías, donde los enemigos aprendan frases de los jugadores y donde una ciudad vacía pueda volver a sonar como si fuera sábado por la tarde.

Y también será profundamente humano, aunque esté lleno de máquinas. Porque al final, lo que estamos intentando fabricar no es solo inteligencia. Es compañía. Es ambiente. Es memoria. Es la sensación de que no estamos caminando solos por un mundo demasiado grande.

Azeroth, en este experimento, no ha resucitado. Pero alguien ha encendido las luces, ha puesto voces en la taberna y ha soltado 1.800 fantasmas digitales por los caminos.

Me pregunto qué nuevos proyectos van a surgir, qué ideas locas serán llevadas a la práctica por personas con la motivación suficiente para hacerlas posible, porque ahora mismo el dinero no es una limitación (gracias a los modelos chinos), sino nuestra capacidad para imaginar qué podríamos hacer gracias a la IA. 

Mira la noticia en Reddit.

17/6/26

Por qué voy a dejar MiniMax M3 y pasarme a Ollama Cloud (un plan, varios modelos)

Llevaba semanas trabajando con MiniMax M3 como mi modelo principal y, en conversación general y en narrativa, cumple: redacta podcasts, escribe guiones para el boletín diario, mantiene un tono consistente. Pero en programación me estaba dando problemas serios. Errores de lógica que no debería cometer un modelo de su tamaño. Pérdidas de contexto cuando el código se alarga. Y un patrón que me ha agotado: se empecina en soluciones no viables para problemas técnicos concretos, y se queda dando vueltas — gastando tokens y mi paciencia — buscando una solución por la rama equivocada en lugar de admitir que esa aproximación no funciona y replantear desde cero. La gota que colmó el vaso fueron varios asuntos técnicos recientes donde el modelo insistía en una vía que claramente no llevaba a ningún sitio.

Así que tomé una decisión: el mes que viene me paso a Ollama Cloud Pro (20 dólares al mes, casi lo mismo que pago ahora por M3), y la diferencia clave es que Ollama no es un modelo, es un catálogo con 42 modelos open-weight al que puedo acceder con la misma cuenta. La pregunta obvia es: ¿para qué quiero 42 modelos si con uno ya iba (más o menos)?

El plan: un modelo por tarea

La idea es simple. En lugar de pedirle a un solo modelo que sirva para todo — y aceptar sus compromisos — uso el modelo adecuado para cada trabajo. Esto es lo que tengo pensado, montado sobre OpenClaw como orquestador (con Jane, mi agente IA, gestionando el enrutado):

El director (yo hablando con Jane). El modelo principal va a ser gpt-oss:120b-cloud, un open-weight de OpenAI con 120.000 millones de parámetros. Lo elijo porque rinde como un o3-mini en razonamiento pero consume mucho menos que los modelos "frontier" absolutos, y porque tiene un buen equilibrio entre calidad de respuesta y cuota de uso. Es el sustituto natural de M3.

El cerebro de los podcasts y el boletín. Para redactar el guion del boletín diario de IA, los episodios de Cavilaciones de Vidas en Red y de Podcast Jesús en Internet, uso el mismo gpt-oss:120b. Estos trabajos requieren consistencia narrativa y buen ritmo, no razonamiento bestia.

Los crons largos (eventos del día, detector de correos VIP, watcher de PayPal). Aquí entra nemotron-3-super-cloud, de NVIDIA. Es un MoE de 120B que solo activa 12B por token, así que consume como un modelo pequeño rindiendo como grande. Ideal para los trabajos que se ejecutan en background procesando muchos datos — agendas, clasificar correos, leer notificaciones de pago — sin que yo intervenga.

El programador. Para código uso qwen3-coder:30b-cloud, de Alibaba. Está especializado en coding agentic y tiene la mejor relación calidad-precio de su categoría. La versión 480B existe, pero es overkill para lo que hago: scripts de Python, automatización de Notion y Google Sheets, pequeñas herramientas internas.

Los extractores baratos. Para cosas tipo "clasifica este correo" o "resume esta lista", uso gpt-oss:20b-cloud, el hermano pequeño del director. Nivel 1 de cuota, apenas consume.

Lo que es privado se queda en local. Para datos sensibles (gestión de la iglesia, gastos personales, cosas de la familia) sigo usando mi modelo local gemma4:12b que ya tengo corriendo en la propia máquina. Cero nube.

Cascada de fallback. Si el modelo principal falla o se queda sin cuota, OpenClaw baja solo al siguiente: primero a nemotron-3-super; si no, a deepseek-v4-flash (barato, 1M de contexto); y en el peor de los casos a nemotron-3-ultra como último recurso. Esto lo gestiona el propio OpenClaw, no tengo que intervenir — es lo que la documentación oficial llama "fallback chain", una cola ordenada de modelos que se va recorriendo cuando uno falla.

Por qué este plan me conviene

Tres razones. La primera, económica: gasto lo mismo (20 dólares al mes frente a 20 euros al mes) y tengo acceso a 42 modelos en lugar de a uno. La segunda, técnica: ya no dependo de un solo proveedor; si Ollama se cae en una región, mi sistema salta al siguiente modelo de la jerarquía sin pedirme permiso. La tercera, y la más importante, operativa: cada trabajo va al modelo que mejor lo hace, en lugar de obligar a uno solo a hacer de todo mal.

Voy a hacer la migración con cuidado: dos semanas de solapamiento (pago los dos servicios a la vez) para validar que el boletín, los podcasts, el detector de correos y las automatizaciones siguen funcionando igual o mejor. Si algo va mal, revierto. Si todo va bien, cancelo M3 en agosto.

Esto es lo que voy a contar en el siguiente episodio de Vidas en red, por cierto. Si te interesa el detalle técnico de los 21 modelos que he mirado, tengo una nota entera con el catálogo, capacidades, puntos fuertes y débiles. Avísame y la paso a limpio para público.

15/6/26

Rol Narrativo IA — Crea mundos, vive aventuras, escribelas

Rol Narrativo IA

Rol Narrativo IA

Vive historias en mundos creados por ti. Tu pones la imaginación, la IA te ayuda a narrarlas.

Rol Narrativo IA es una aplicación de escritorio para jugar partidas de rol narrativo asistidas por inteligencia artificial. Te sientas frente a la pantalla, describes lo que tu personaje hace, y la IA responde como un narrador de mesa que interpreta personajes secundarios, respeta el canon del mundo que le has entregado y mantiene el tono dramático que elijas en cada momento.

Puedes usarlo para aventuras medievales, ciencia ficción, misterio, terror, romance, mundos propios, reglas caseras o partidas completamente improvisadas. La idea es sencilla: tú pones la imaginación, el programa te da un narrador flexible que recuerda tu contexto y te ayuda a transformar la sesión en literatura.