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Guía práctica con precios reales en USD/millón de tokens, ventanas de contexto y veredicto por caso de uso: código, redacción y análisis masivo de datos. Para devs con presupuesto en 2026.
RAG conecta tu LLM con datos reales en tiempo real, reduce alucinaciones hasta un 30% y puede ahorrarte millones. Te explicamos cómo funciona y por qué México se está quedando atrás.
El token pasó de ser un concepto técnico a convertirse en el nuevo KPI de las empresas. Precios actuales, por qué el español te cuesta más y cómo reducir tu factura de IA hasta 85%.
Anthropic lanzó hoy Claude Opus 4.7: input a $5/MTok (era $15), resolución de imagen triplicada y un nuevo nivel xhigh de razonamiento. Pero el tokenizador nuevo puede comerte el ahorro. Todo lo que necesitas saber antes de migrar.
Guía práctica para el trabajador mexicano promedio: cómo funciona la IA por dentro, qué apps usar y dónde aprender gratis antes de que el tren te deje.
Google Research lanzó TurboQuant, un algoritmo que comprime el KV cache de los LLMs 6 veces sin perder precisión. Así funciona y qué cambia para quien corre modelos localmente.
Google comprimió los KV caches de LLMs 6 veces sin perder precisión. Los costos de inferencia bajan 20x y Samsung, SK Hynix y Micron ya sienten el madrazo. Qué significa para devs y startups en México.
Google lanzó Gemini 3.1 Pro en febrero con 94.3% en GPQA Diamond, 80.6% en SWE-Bench y 1 millón de tokens de contexto. Qué desbloquea para devs y empresas en México, y si conviene sobre Gemini 2.5 Pro.
Google lanzó Gemma 4 el 2 de abril bajo licencia Apache 2.0: cuatro modelos open-weight que cualquier startup o dev puede desplegar sin costo por token, sin límite de usuarios y sin pedirle permiso a nadie.
OpenAI lanzó gpt-oss con licencia Apache 2.0: 120B parámetros, gratis para uso comercial y disponible en Hugging Face. Aquí cómo correrlo en tu GPU y cómo se compara con Llama 4 y Gemma 3.