Configuración del modelo
Descripción general
La página de configuración del modelo sirve para gestionar los proveedores de LLM y los parámetros del modelo. El lado de la APP admite la configuración simultánea de varios proveedores, y el sistema cambia automáticamente el formato de API y la detección de capacidades según el modelo seleccionado.
Proveedores compatibles
| Proveedor | Formato de API | Descripción |
|---|---|---|
| Anthropic | anthropic | Modelos de la serie Claude |
| OpenAI | openai | Modelos de las series GPT / o |
| DeepSeek | openai | DeepSeek-chat / reasoner |
| Qwen (Tongyi Qianwen) | openai | Qwen-plus / Qwen-max |
| Gemini | openai | Serie Google Gemini |
| Personalizado | openai / anthropic | Servicios de terceros compatibles con el formato OpenAI o Anthropic |
Opciones de configuración
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
| Selección de proveedor | Selecciona el proveedor de LLM en la lista desplegable |
| API Key | Clave de API del proveedor (almacenada cifrada) |
| Base URL | Dirección del endpoint de la API (obligatoria para proveedores personalizados) |
| apiFormat | Formato del protocolo de API: anthropic u openai |
| Selección de modelo | Selecciona un modelo de la lista de modelos disponibles del proveedor |
| tokensRespLimit | Número máximo de tokens de salida por turno |
Indicadores de capacidad del modelo
El sistema detecta automáticamente las capacidades del modelo mediante resolveCapabilities, lo que afecta al procesamiento de entradas multimodales:
| Capacidad | Descripción | Impacto |
|---|---|---|
| vision | Comprensión de imágenes | Si acepta entrada de imágenes |
| document | Comprensión de documentos | Si acepta entrada de documentos como PDF |
| audio | Comprensión de audio | Si acepta entrada de audio |
| tool_use | Llamada a herramientas | Si admite function calling |
Ventana de contexto
Tamaño predeterminado de la ventana de contexto de cada modelo:
| Modelo | Ventana de contexto |
|---|---|
| Claude Sonnet 4 / Opus 4 / Claude 4 | 200.000 tokens |
| GPT-4o / GPT-4o-mini / GPT-4-turbo | 128.000 tokens |
| GPT-4.1 | 1.000.000 tokens |
| o3 / o4-mini | 200.000 tokens |
| DeepSeek-chat / DeepSeek-reasoner | 64.000 tokens |
| Qwen-plus / Qwen-max | 128.000 tokens |
Para ver la lista completa de modelos, consulta la lista de modelos compatibles.
Guía de operación
Cómo configurar un modelo
- Abre la APP → menú de configuración de la izquierda → Modelo
- Selecciona en la lista de proveedores el proveedor de LLM que quieres usar (por ejemplo, Anthropic)
- Introduce la API Key que proporciona ese proveedor
- (Opcional) Si usas un servicio de terceros compatible, cambia la Base URL por la dirección del endpoint que proporciona el proveedor del servicio
- Selecciona el modelo concreto en la lista desplegable de modelos (por ejemplo, Claude Sonnet 4)
- Haz clic en Guardar
Nota: La API Key se almacena cifrada en local y no se sube a la nube. Nunca compartas tu API Key con otras personas ni la subas a un repositorio de código.
Cómo cambiar de modelo
Tras configurar varios proveedores, puedes cambiar en cualquier momento el modelo que se está usando. Después del cambio, la próxima conversación usará el nuevo modelo. El historial de las conversaciones existentes no se ve afectado.
Recomendaciones para elegir modelo
Distintos escenarios se adaptan a distintos modelos; a continuación se presentan combinaciones recomendadas:
| Escenario de uso | Modelo recomendado | Motivo |
|---|---|---|
| Conversación cotidiana y tareas ligeras | GPT-4o-mini / Qwen-plus | Respuesta rápida y bajo coste |
| Razonamiento complejo y análisis de documentos largos | Claude Opus 4 / Claude Sonnet 4 | Gran capacidad de razonamiento, contexto largo de 200K, admite entrada de document |
| Desarrollo y depuración de código | DeepSeek-chat / Claude Sonnet 4 | Destaca en comprensión de código |
| Contexto muy largo (todo el repositorio de código) | GPT-4.1 | Ventana de contexto de 1M tokens |
| Necesidad de comprensión de imágenes | Claude Sonnet 4 / GPT-4o | Admite la capacidad vision |
| Sensibilidad al coste | Qwen-plus / DeepSeek-chat | Precio más bajo |
| Necesidad de razonamiento profundo (matemáticas/lógica) | o3 / DeepSeek-reasoner | Modelos de cadena de razonamiento, aunque DeepSeek-reasoner no admite la llamada a herramientas |
Sugerencia: Si no estás seguro de cuál elegir, se recomienda empezar por Claude Sonnet 4: ofrece un rendimiento equilibrado en razonamiento, código, llamada a herramientas y multimodalidad.
Impacto real de la ventana de contexto para el usuario
La ventana de contexto determina cuánto contenido puede "recordar" el Agent en una sola conversación:
| Tamaño de ventana | Equivale aproximadamente a | Escenario adecuado |
|---|---|---|
| 64K tokens | ~100 páginas de texto plano o ~5 archivos de código medianos | Conversaciones breves, operaciones sobre un solo archivo |
| 128K tokens | ~200 páginas de texto plano o ~10 archivos de código | Proyectos de complejidad media, operaciones multiarchivo |
| 200K tokens | ~300 páginas de texto plano o ~15 archivos de código | Proyectos complejos, conversaciones largas, análisis de documentos PDF |
| 1M tokens | ~1500 páginas de texto plano o ~70 archivos de código | Análisis de repositorios de código enormes, documentación a nivel de libro completo |
Cuando el contenido de la conversación se acerca al límite de la ventana, el sistema activa automáticamente la compresión de contexto, conservando de forma inteligente la información más importante.
Impacto de tokensRespLimit
tokensRespLimit controla el número máximo de tokens de la respuesta del Agent en cada turno:
| Valor configurado | Impacto |
|---|---|
| Demasiado pequeño (por ejemplo, 500) | La respuesta del Agent puede quedar truncada; los análisis complejos o la generación de código largo quedarán incompletos |
| Moderado (por ejemplo, 4096, valor predeterminado recomendado) | Equilibra la integridad de la respuesta y la velocidad de respuesta |
| Demasiado grande (por ejemplo, 32000) | El Agent puede dar respuestas muy largas, pero aumenta el tiempo de espera y el coste |
Recomendación: Mantén el valor predeterminado. Si con frecuencia encuentras respuestas truncadas, puedes aumentarlo moderadamente.
Preguntas frecuentes
API Key no válida
- Comprueba si la Key se copió correctamente (atención a los espacios al principio y al final)
- Comprueba si el proveedor correspondiente a la Key está seleccionado correctamente
- Comprueba si la Key ha caducado o ha sido revocada
Tiempo de espera agotado en la solicitud
- Comprueba la conexión de red
- Si usas una Base URL personalizada, comprueba que la dirección sea accesible
- Algunos modelos pueden responder más lentamente en momentos de alta carga; puedes reintentarlo más tarde
Calidad deficiente de las respuestas del modelo
- Prueba a cambiar a un modelo más potente (por ejemplo, de GPT-4o-mini a Claude Sonnet 4)
- Comprueba si tokensRespLimit está configurado con un valor demasiado pequeño
- Optimiza tus prompts y proporciona instrucciones más claras
Documentos relacionados
- Lista de modelos compatibles — matriz completa de capacidades de los modelos
- Compresión de contexto en 5 capas — estrategia de gestión de la ventana de contexto