Herramientas y proyectos open source para armar el avatar de inducción de cajeros de Del Río y Superette: qué es gratis, qué corre en su laptop, qué habla español de México y qué se rompió este año. Tengan esta página abierta mientras construyen, de aquí a la demo.
Verificado el 8 de octubre de 2026 111 herramientas · 13 categorías
Las etiquetas solo se ponen cuando la fuente oficial lo confirma. Donde dice «reportado», lo dice un tercero: pruébenlo antes de confiar. La dificultad va de 1 (una tarde, sin código) a 5 (GPU NVIDIA y paciencia).
«Manual de procedimientos para cajeros · Tienda Escuela»: el material oficial que les entregaron. Es ficticio: Tienda Escuela no existe y no describe políticas de Del Río ni de Superette.
[sección 8, Ticket sin ningún pago]. Troceen por sección y subtítulo: cada sección trae qué cubre, reglas, procedimiento, casos especiales y ejemplos.Un stack completo por tipo de equipo. Elijan uno y no se dispersen.
Nadie del equipo programa, o casi nadie.
Una sola persona maneja el constructor; los prompts se planean antes, entre todos.
Alguien sabe JavaScript o TypeScript.
baseURL)gemma-4:freeembedMany en memoriaLa API key va en el servidor (variables de entorno), nunca en el frontend.
Alguien se mueve bien en Python y hay una laptop con 16 GB.
qwen3.5:9b o gemma4:e4b (16 GB)embeddinggemma o bge-m3ChatInterface o StreamlitMismo cliente de OpenAI para el respaldo en la nube. Tengan la demo local como plan B.
No se vayan con la finta: esto cerró, cambió de nombre o se puso más restrictivo, y muchas guías todavía no se enteran.
agy). Fuente system pasa a instructions (deprecado) y stepCountIs a isStepCount. Fuente Lo que mandan a una capa gratis deja de ser solo suyo. Y una llave en el frontend es una llave regalada.
.env en el .gitignore). AI Studio Build la deja del lado del servidor y guarda los secretos en Settings.De $0 y fácil a lo más impresionante. Suban un peldaño solo cuando el anterior ya funciona: el 15 % de experiencia se gana con que el cajero entienda, no con 3D.
El chat funciona aunque todo lo demás falle.
Con: Una imagen autorizada con estados (escucha, piensa, habla)
Lee la respuesta en voz alta y la boca se mueve con onboundary.
Con: Web Speech (voces es-MX según el sistema)
Una voz más natural; la boca se abre con el volumen del audio.
Con: Gemini TTS, ElevenLabs, Azure es-MX o Piper es_MX
Un personaje 3D que habla, en cualquier laptop.
Con: TalkingHead (avatar MPFB) o three-vrm + VRoid
Conversación hablada, conectada al avatar del peldaño 4.
Con: Gemini Live o ElevenLabs Agents
Construyan contra un simulacro, gasten los minutos al final y graben un video de respaldo.
Con: Simli > Tavus > Anam > LiveAvatar
Solo si alguien trae GPU NVIDIA.
Con: LiveTalking
AudioContext.resume() en el primer clic.111 herramientas en 13 categorías. Cada tarjeta trae su capa gratis exacta, si corre local, licencia, español y su fuente.
Mostrando las 111 herramientas
Nada con esos filtros. Quiten una etiqueta o busquen otra palabra.
Apps completas de chat con documentos: se instalan o se usan en la nube, y ya traen RAG con citas. Fork o autoalojar.
App de chat con sus documentos: suben PDFs, audio o video y responde con citas.
Para su avatar: Suban los manuales a un workspace, pongan un prompt estricto y usen su widget embebible como cara del avatar.
Constructor visual de chatbots y flujos RAG (chatflows) con citas.
Para su avatar: Un chatflow que recupera del manual, y si no encuentra nada canaliza al supervisor antes de llamar al LLM; con otra rama para el quiz.
Interfaz tipo ChatGPT para Ollama o cualquier API, con colecciones de conocimiento.
Para su avatar: Una colección con los manuales de caja y un modelo con prompt estricto, sobre Ollama o Gemini.
docker run; parsea con Docling o MinerU y busca con BM25 + rerankChat con documentos que muestra el PDF con el pasaje exacto resaltado.
Para su avatar: La mejor demo de exactitud (30 % de la rúbrica): el jurado ve el documento y el pasaje que respalda la respuesta.
Motor RAG con citas y el mejor parseo de PDFs difíciles.
Para su avatar: Si los manuales de Del Río vienen en PDFs feos y los demás parsers los destrozan.
Ojo: Pesado: pide 16 GB de RAM.
Clon de ChatGPT autoalojado, con búsqueda en archivos (file search) y citas.
Para su avatar: Si quieren una interfaz de chat que el cajero ya conoce y poder cambiar de modelo sin tocar código.
Plantilla Docker Compose con n8n, Ollama, Qdrant y Postgres ya conectados.
Para su avatar: El pegamento: que «canalizar al supervisor» mande un correo o un Telegram de verdad, y guardar los resultados del quiz.
Ojo: Las citas se arman a mano en el flujo.
Editor visual de flujos RAG que se exponen como API.
Para su avatar: Armen el flujo RAG arrastrando bloques y llámenlo desde el frontend del avatar.
Ojo: Las citas se arman a mano en el flujo.
Clon open source de NotebookLM (hoy Gemini Notebook).
Para su avatar: Para revisar el módulo con fuentes y detectar huecos del manual antes de construir, sin mandarlo a Google.
Librerías para armar su propio RAG: trocear, embeber, buscar y responder citando.
Librería TypeScript para LLMs: embed, embedMany, cosineSimilarity, generateText, streamText, tool.
Para su avatar: RAG mínimo en memoria, sin base vectorial: embedMany a los trozos del manual y generateText que responde citando la sección.
Ojo: Va en v7: instructions reemplaza a system e isStepCount() a stepCountIs. El starter ai-sdk-rag-starter es anterior a v7.
Plantilla de chatbot en Next.js + AI SDK.
Para su avatar: Interfaz de chat lista para el avatar; le agregan el RAG de la guía del AI SDK.
Ojo: Antes se llamaba ai-chatbot. No trae RAG integrado.
Frameworks para cadenas y agentes (LangChain 1.4, LangGraph 1.2).
Para su avatar: Sigan el tutorial RAG oficial (InMemoryVectorStore) y hagan de «canalizar al supervisor» una herramienta del agente. UI: agent-chat-ui.
Framework para indexar documentos y consultarlos con un LLM.
Para su avatar: Alternativa a LangChain más centrada en indexar el manual y consultarlo.
Framework de pipelines de búsqueda y RAG (versión 3.3).
Para su avatar: Si su equipo de Python prefiere armar el RAG como un pipeline explícito, pieza por pieza.
Framework de agentes en TypeScript con módulo RAG (@mastra/rag con MDocument).
Para su avatar: Si van en TypeScript y quieren agente + RAG + herramientas en un solo framework.
Embeddings, búsqueda y RAG todo local en un solo paquete (versión 9.14).
Para su avatar: El RAG local con menos piezas sueltas para el equipo de Python.
Kit de Google para construir agentes (versión 2.11); plantillas RAG en agent-starter-pack.
Para su avatar: Si ya van con Gemini y quieren un agente con herramientas: buscar en el manual, canalizar, calificar el quiz.
SDK de agentes de OpenAI con FileSearchTool para buscar en documentos.
Para su avatar: Si tienen crédito de OpenAI: agente con búsqueda en el manual y una herramienta para canalizar.
Ojo: File Search de OpenAI no tiene capa gratis.
Suben los documentos y el proveedor hace la búsqueda y las citas por ustedes.
RAG dentro de la API de Gemini: suben PDF o DOCX y responde citando archivo y página.
Para su avatar: Devuelve file_citation con file_name, page_number y metadatos: la cita «documento y sección» casi sin código. En el AI SDK: google.tools.fileSearch.
Ojo: Lo que mandan en la capa gratis lo usa Google para mejorar sus productos.
Búsqueda en archivos de OpenAI, con la Responses API.
Para su avatar: Devuelve file_citation; en el AI SDK: openai.tools.fileSearch({ vectorStoreIds }).
Ojo: Va con la Responses API. La Assistants API se apagó el 26 de agosto de 2026 (reportado).
Claude cita el pasaje exacto de los documentos que le pasan.
Para su avatar: char_location, page_location y content_block_location se mapean directo a «manual §sección».
Ojo: No se combina con structured outputs.
Asistente RAG gestionado: suben archivos y lo consultan por API, con citas.
Para su avatar: RAG con citas sin montar base vectorial; alcanza para el módulo de cajero.
RAG gestionado de Cloudflare (antes AutoRAG).
Para su avatar: Si ya publican en Cloudflare: RAG en la misma cuenta que el modelo y el hosting.
Ojo: Antes AutoRAG. Empieza a cobrar el 1 de noviembre de 2026. Las citas no están verificadas.
Cuaderno de Google que responde con citas sobre sus fuentes (antes NotebookLM).
Para su avatar: Para validar el contenido: carguen el módulo y vean qué preguntas sí tienen respuesta antes de construir.
Ojo: Antes NotebookLM (cambió el 16 de julio de 2026). Sin API: no sirve como motor de la app.
Para convertir los trozos del manual en vectores y guardarlos. Cambiar de modelo de embeddings obliga a re-embeber todo.
Modelo de embeddings por API: 100+ idiomas, 8K tokens, de 128 a 3072 dimensiones.
Para su avatar: El embedder por defecto si ya usan Gemini: misma llave, sin costo.
Ojo: La capa gratis usa lo que mandan para mejorar productos de Google.
Embeddings multilingües locales: 1.2 GB, 8K tokens de contexto.
Para su avatar: Embeddings en español sin internet; también está en Cloudflare Workers AI si luego lo suben.
Embeddings locales: la versión 0.6b pesa 639 MB y aguanta 32K tokens.
Para su avatar: El más chico de los buenos: cabe en cualquier laptop del equipo.
qwen3-embedding:0.6b), 639 MBEmbeddings locales de Google: embeddinggemma v1 (622 MB) y embeddinggemma-2 (v2, multimodal, 1.3 GB).
Para su avatar: La pareja natural de Gemma 4 en el combo de Python.
Base vectorial que corre embebida en su app (pip o npm).
Para su avatar: Guarden los trozos del manual con su sección como metadato y recuperen los 3 a 5 mejores.
Base vectorial en proceso (la que usa AnythingLLM por dentro).
Para su avatar: Alternativa a Chroma para el combo de Python: un archivo local con los vectores del manual.
Base vectorial con servidor propio o en la nube.
Para su avatar: Viene incluida en el starter kit de n8n; úsenla si van por ese camino.
Postgres en la nube con la extensión pgvector.
Para su avatar: Vectores del manual y resultados del quiz en la misma base.
Ojo: Se pausa tras una semana sin uso: despiértenla antes de la demo.
Postgres serverless con pgvector.
Para su avatar: Si su app ya va a Vercel y quieren pgvector sin administrar nada.
Base vectorial serverless por API HTTP.
Para su avatar: Vectores en la nube sin tarjeta, cómodos desde una función de Vercel o Cloudflare.
Extensión de SQLite para búsqueda vectorial.
Para su avatar: Para el que ya sabe SQL: manual, vectores y bitácora de la prueba de 10 consultas en un solo archivo.
De PDF, Word, PowerPoint, audio o video a texto limpio con encabezados, para poder citar la sección.
Convierte PDF, DOCX, PPTX, XLSX, imágenes, audio y video a texto estructurado.
Para su avatar: Conserva los encabezados: cada trozo sabe de qué sección viene y la cita «documento y sección» sale sola.
Convierte PDF, PPTX, DOCX, XLSX, imágenes, audio y YouTube a Markdown. Ligero.
Para su avatar: El camino rápido: todo el material de inducción a Markdown para pegarlo como contexto o trocearlo.
Convierte PDF a Markdown con buena estructura.
Para su avatar: Si Docling no deja bien algún PDF del manual.
Ojo: Los pesos del modelo son OpenRAIL-M, no Apache.
Parser de PDF a texto estructurado.
Para su avatar: Para PDFs difíciles si tienen GPU; Open WebUI lo puede usar como parser.
Whisper en C/C++: transcribe audio y video en su máquina.
Para su avatar: Transcriban los videos de capacitación guardando la marca de tiempo para citar «Video X, 03:12». También sirve de dictado local.
Whisper en la nube de Groq: transcripción por API.
Para su avatar: Transcribir los videos del módulo sin GPU, o el dictado del cajero al avatar.
El cerebro por API. Casi todos hablan el formato de OpenAI: mismo código, solo cambia el baseURL.
La API de Gemini: modelos Flash, embeddings, TTS y Live con la misma llave.
Para su avatar: El cerebro por defecto del taller. Compatible con OpenAI en https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/.
Ojo: La capa gratis usa lo que mandan para mejorar productos de Google. El crédito de $300 de GCP no aplica.
Gemini https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
Groq https://api.groq.com/openai/v1
OpenRouter https://openrouter.ai/api/v1
Cloudflare https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{id}/ai/v1
Mistral https://api.mistral.ai/v1
NVIDIA https://integrate.api.nvidia.com/v1
DeepSeek https://api.deepseek.com
Ollama http://localhost:11434/v1
LM Studio http://localhost:1234/v1Inferencia muy rápida de modelos abiertos (gpt-oss-120b a unos 500 tokens por segundo).
Para su avatar: El respaldo rapidísimo con el mismo código: https://api.groq.com/openai/v1.
Ojo: 8K tokens por minuto se acaban rápido con un RAG grande. Reportan que no pide tarjeta.
Una sola API para muchos modelos; hoy hay 15 gratis con sufijo :free.
Para su avatar: Respaldo con gemma-4-31b-it:free o nemotron-3-super:free sin cambiar de código.
:free: 20 por minuto, 50 al día (1,000 al día después de $10 en compras)Ojo: La lista de modelos gratis cambia y algunos registran los prompts: nada interno de Del Río ahí.
Modelos en la red de Cloudflare: gpt-oss-20b, gemma-3-12b, bge-m3.
Para su avatar: Modelo, embeddings y hosting en la misma cuenta, sin tarjeta.
Modelos de Mistral por API (por ejemplo Devstral 2).
Para su avatar: Otro respaldo gratis compatible con OpenAI: https://api.mistral.ai/v1.
Ojo: Pide verificación por teléfono. Reportan que la capa gratis entra a entrenamiento.
API de prototipos con modelos como Kimi-k3, DeepSeek-v4.1-flash y Nemotron.
Para su avatar: Para probar modelos grandes gratis durante el desarrollo: https://integrate.api.nvidia.com/v1.
Ojo: Solo para desarrollo.
Modelos DeepSeek V4.1 con 1M de contexto.
Para su avatar: Barato si ya tienen saldo, pero no para materiales internos.
Ojo: Los datos se procesan en China.
Crédito de Azure para estudiantes, con Azure OpenAI incluido.
Para su avatar: Sin tarjeta: modelos de OpenAI vía Azure y las voces es-MX de Azure Speech para el avatar.
El cerebro en su laptop o en el navegador: sin internet y sin mandar los manuales a nadie.
Corre modelos abiertos en su laptop con un comando, con API compatible con OpenAI (v0.40.2).
Para su avatar: El plan B sin internet: http://localhost:11434/v1, mismo código que en la nube. Bajen los modelos antes, o por USB.
Ojo: En CPU, leer un prompt de RAG de 4K tokens puede tardar de 10 a 60 s antes de la primera palabra: recuperen 3 a 5 trozos chicos.
# 8 GB (también qwen3.5:2b y phi4-mini; gemma4:e2b va justo)
ollama pull qwen3.5:4b # 3.3 a 4 GB
# 16 GB (también gemma4:12b)
ollama pull qwen3.5:9b # 6.6 a 7.6 GB
ollama pull gemma4:e4b # 6.6 GB
# 32 GB o más (también qwen3.8:27b)
ollama pull gemma4:26b # MoE, 4B activos
# gpt-oss:20b pesa 14 GB
# embeddings
ollama pull embeddinggemma # v1, 622 MB (embeddinggemma-2: v2, 1.3 GB)
ollama pull qwen3-embedding:0.6b # 639 MB
ollama pull bge-m3 # 1.2 GBApp de escritorio para bajar modelos, chatear con ellos y servirlos por API (0.4.26).
Para su avatar: La forma más visual de probar modelos locales; sirve en http://localhost:1234/v1.
El motor en C/C++ detrás de casi todo lo local; llama-server expone una API /v1.
Para su avatar: Solo si quieren exprimir el hardware; para el reto, Ollama o LM Studio alcanzan.
App de escritorio open source para modelos locales, con API compatible (v0.8.5).
Para su avatar: Alternativa open source a LM Studio para quien no programa.
Corre LLMs dentro del navegador con WebGPU (0.2.85).
Para su avatar: Un avatar que funciona sin servidor ni llave: todo en la pestaña del cajero.
Modelos de Hugging Face en el navegador o en Node (4.3.1).
Para su avatar: Embeddings del manual y Whisper directo en el navegador.
Gemini Nano dentro de Chrome, estable desde Chrome 148 (5 de mayo de 2026).
Para su avatar: Respuestas locales en el navegador para reformular o calificar el quiz sin mandar nada a la nube.
Ojo: No funciona en móvil.
Que el avatar hable y escuche: agentes de voz completos, texto a voz (TTS) y voz a texto (STT).
Agente de voz completo: escucha, piensa con el LLM que elijan y habla.
Para su avatar: Peldaño 5 de la escalera: voz en tiempo real lista. Guarden los 15 minutos para la demo final.
Ojo: Reportan que el uso gratis es no comercial y con atribución.
Conversación de voz en tiempo real con Gemini (3.8 Live y 2.5 Flash Native Audio).
Para su avatar: Voz en tiempo real con la misma llave de Gemini; conéctenla al avatar 3D.
es); disponible en MéxicoOjo: Pide ser mayor de 18 años.
Agente de voz de Deepgram, con voces Aura-2.
Para su avatar: El crédito más grande sin tarjeta: alcanza para desarrollar y ensayar la demo con voz.
Framework open source para armar agentes de voz por piezas (v1.12.0).
Para su avatar: Si quieren elegir cada pieza: Whisper para oír, su RAG para pensar, Piper es-MX para hablar y Simli para la cara.
Framework open source de agentes de voz, con plugins de avatar para Tavus, Simli, Anam y LiveAvatar.
Para su avatar: El camino más directo para juntar voz en tiempo real con un avatar de video.
Voz (speechSynthesis) y dictado (SpeechRecognition) que ya vienen en el navegador.
Para su avatar: Peldaño 2 de la escalera: el avatar habla y escucha en una tarde, sin llaves ni costo.
lang='es-MX'. Voces es-MX según el sistema (reportado: Paulina en macOS; Dalia y Jorge en Edge)Ojo: El dictado no funciona en Firefox. El audio de speechSynthesis no se puede analizar para mover la boca (usen onboundary).
Texto a voz de Gemini (3.8 Flash TTS): 30 voces, con streaming.
Para su avatar: Peldaño 3: mejor voz gratis con la misma llave de Gemini.
Texto a voz de ElevenLabs.
Para su avatar: Peldaño 3: la voz más natural con menos código; generen de antemano los audios fijos (bienvenida, instrucciones del quiz).
Voz y dictado de Microsoft, con visemas (formas de boca) sincronizadas.
Para su avatar: Las visemas es-MX mueven la boca de un avatar 3D (TalkingHead) mientras habla en español mexicano.
Ojo: Sin tarjeta solo por Azure for Students.
Texto a voz local y rápido, en CPU o en el navegador (sherpa-onnx WASM).
Para su avatar: Peldaño 3 sin internet: voz mexicana local para el plan B de la demo.
Ojo: Se mudó a OHF-Voice/piper1-gpl y ahora es GPL-3.0.
Texto a voz open source de Resemble AI.
Para su avatar: Otra voz latinoamericana local para comparar contra Piper; corre hasta en CPU.
La cara: de una boca 2D a un personaje 3D en el navegador o video fotorrealista en tiempo real.
Una cara en CSS o SVG con 3 a 5 imágenes de boca que se abren con el volumen del audio.
Para su avatar: Peldaño 3: cara con estados (escucha, piensa, habla) que se mueve con su TTS.
Ojo: Necesita audio propio: con speechSynthesis no funciona.
Editor de animación 2D interactiva con runtime para la web.
Para su avatar: Un personaje 2D con gestos (saluda, piensa, señala) que se ve profesional sin 3D.
Animaciones Lottie con máquinas de estado.
Para su avatar: Estados del avatar (espera, habla, felicita en el quiz) como animaciones ligeras.
Cabeza 3D que habla en el navegador con three.js (v1.7.0, septiembre 2026).
Para su avatar: Peldaño 4: avatar 3D en tiempo real sin GPU dedicada.
lipsync-es.mjs, usar HeadAudio o las visemas es-MX de AzureOjo: No trae español de fábrica.
Carga personajes VRM (los que se hacen en VRoid) en three.js.
Para su avatar: Peldaño 4: diseñen el personaje con la identidad autorizada y muevan la boca con las 5 vocales.
Saca la forma de la boca directo del audio, sin importar el idioma.
Para su avatar: Labios sincronizados para su avatar 3D o 2D con cualquier voz en español.
Herramienta offline: de un audio saca las señales de boca para animar.
Para su avatar: Para los audios fijos (bienvenida, explicaciones del módulo) ya animados de antemano.
-r phonetic funciona en españolRecibe audio y devuelve video de una cara con labios sincronizados, en tiempo real.
Para su avatar: Peldaño 6, la primera opción: cara propia desde una foto autorizada; JS SDK, LiveKit o Pipecat.
Avatares de video conversacionales en tiempo real.
Para su avatar: Peldaño 6, segunda opción: construyan contra un simulacro y gasten los minutos al final.
Avatares fotorrealistas en tiempo real, en 70+ idiomas.
Para su avatar: Peldaño 6, tercera opción: sesiones cortas que alcanzan para una pregunta del jurado.
Ojo: Sesiones de 3 minutos y marca de agua.
Avatar interactivo de HeyGen con Web SDK (antes HeyGen Interactive Avatar).
Para su avatar: Peldaño 6, cuarta opción: si ya conocen HeyGen.
Ojo: Antes HeyGen Interactive Avatar; la API de streaming de HeyGen está deprecada.
Avatar fotorrealista local con wav2lip a 60 fps, transmitido al navegador por WebRTC.
Para su avatar: Peldaño 7: video fotorrealista sin pagar minutos, solo si alguien del equipo trae NVIDIA.
Ojo: Necesita GPU NVIDIA; en Mac no.
Sincronización de labios sobre video.
Para su avatar: Para generar videos fijos del avatar (bienvenida del módulo) con GPU NVIDIA.
Ojo: Necesita GPU NVIDIA.
Avatar conversacional completo de Alibaba: oye, piensa, habla y anima la cara.
Para su avatar: Solo para el equipo con GPU NVIDIA moderna y ganas de pelearse con la instalación.
Ojo: Pide CUDA 12.8 o más reciente.
Constructores de apps con IA, agentes de código y UI rápida en Python.
Describen la app y la arma en React + Node con Gemini adentro; la demo del taller.
Para su avatar: La llave de Gemini queda del lado del servidor y los secretos van en Settings; puede configurar Firebase.
Ojo: El uso de quien abra su app compartida cuenta contra la cuota de ustedes.
Constructor de apps web con IA en el navegador, con hosting.
Para su avatar: El respaldo del equipo sin programadores si se les acaba AI Studio.
Constructor de apps web con IA.
Para su avatar: Para la interfaz del avatar si alguien del equipo ya lo domina; los créditos no dan para iterar mucho.
Generador de interfaces y apps de Vercel.
Para su avatar: Pantallas del chat y del quiz listas para pegar en su app de Next.js.
Agente que programa y publica apps dentro de Replit.
Para su avatar: Si quieren backend y publicación en el mismo lugar sin instalar nada.
Constructor de apps con IA.
Para su avatar: Prototipo rápido de pantallas; 25 mensajes no dan para todo el avatar.
Editor de código con agente.
Para su avatar: Para el equipo de web: que el agente escriba el RAG mientras ustedes revisan las citas.
IDE con agentes de Google y su CLI agy.
Para su avatar: Agente de código gratis para el combo web.
Ojo: La CLI agy reemplaza a Gemini CLI, que dejó de servir a cuentas personales gratis el 18 de junio de 2026.
Agente y autocompletado de código de GitHub.
Para su avatar: Si son estudiantes, sáquenlo hoy: Copilot Student es gratis.
Agente de código de OpenAI en la terminal.
Para su avatar: Agente de código con su cuenta gratis de ChatGPT.
Agente de código open source para la terminal, con modelos gratis vía Zen.
Para su avatar: Agente de código open source con modelos gratis vía Zen.
Ojo: Algunos modelos gratis de Zen entrenan con sus datos.
Agente de código de Anthropic para la terminal y el editor.
Para su avatar: Si alguien del equipo ya tiene Pro.
Apps web en puro Python; st.chat_input y st.chat_message arman el chat (1.65).
Para su avatar: La cara del combo de Python: chat, imagen del avatar y quiz en una página.
UI en Python; gr.ChatInterface arma un chat y gr.load_chat lo conecta a Ollama en una línea (6.30).
Para su avatar: gr.load_chat("http://localhost:11434/v1/", model=...): chat local funcionando en un minuto.
Dónde dejar la demo en línea para el jurado.
Hosting para Next.js y frontends con funciones serverless.
Para su avatar: Publicar el combo web; la API key va en variables de entorno, nunca en el frontend.
Ojo: Solo uso no comercial.
Hosting de sitios y funciones.
Para su avatar: Funciona, pero cuenten los deploys: no publiquen cada cambio.
Ojo: Cada deploy de producción cuesta 15 créditos.
Hosting y funciones en la red de Cloudflare, con Vectorize para vectores.
Para su avatar: La mejor opción sin tarjeta para todo el stack: hosting, modelo (Workers AI) y vectores.
Hosting gratis para apps de Streamlit.
Para su avatar: Lo más fácil para publicar el combo de Python.
Ojo: Duerme tras 12 h: ábranla antes de pasar con el jurado.
Contenedores en la nube de Google; AI Studio Build publica aquí.
Para su avatar: El paso natural para publicar lo que armen en AI Studio Build.
Ojo: Requiere activar facturación.
Hosting de servicios web y APIs.
Para su avatar: Para un backend en Python o Node con el RAG.
Ojo: Arranque en frío: el primer request tras dormir tarda. Despiértenlo antes de la demo.
Hosting de demos de ML.
Para su avatar: Ya no es el camino fácil para Gradio: publiquen en otro lado.
Ojo: Gradio y Docker ahora piden PRO. Sin crédito de Inference Providers para cuentas gratis.
Para la prueba documentada de 10 consultas: 8 cubiertas con cita y 2 que se canalizan.
Pruebas automáticas de prompts y RAG con un YAML (npm 0.124.1).
Para su avatar: La prueba documentada de 10 consultas en un archivo: meta 10 de 10 (8 con cita, 2 canalizadas).
Ojo: Lo compró OpenAI en marzo de 2026; sigue open source.
# Corran: npx promptfoo@latest eval
# Ajusten la url y los campos a su app; cambien las preguntas por las de su módulo.
description: Avatar de inducción Del Río
prompts:
- '{{pregunta}}'
providers:
- id: https
config:
url: 'http://localhost:3000/api/chat'
method: 'POST'
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
body: { pregunta: '{{prompt}}' }
transformResponse: 'json.respuesta'
tests:
# 8 cubiertas: responde y cita [DOC §sección]
- vars: { pregunta: '¿Cómo hago una cancelación?' }
assert: [{ type: regex, value: '\[.+§.+\]' }, { type: icontains, value: cancel }]
- vars: { pregunta: '¿Qué hago si un producto no tiene precio?' }
assert: [{ type: regex, value: '\[.+§.+\]' }, { type: icontains, value: precio }]
- vars: { pregunta: '¿Cómo aplico una promoción?' }
assert: [{ type: regex, value: '\[.+§.+\]' }, { type: icontains, value: promoci }]
- vars: { pregunta: '¿Qué debo revisar al cerrar caja?' }
assert: [{ type: regex, value: '\[.+§.+\]' }]
- vars: { pregunta: '¿Cuándo debo llamar al supervisor?' }
assert: [{ type: regex, value: '\[.+§.+\]' }, { type: icontains, value: supervisor }]
- vars: { pregunta: '¿Cómo hago una devolución?' }
assert: [{ type: regex, value: '\[.+§.+\]' }]
- vars: { pregunta: '¿Qué reviso al abrir caja?' }
assert: [{ type: regex, value: '\[.+§.+\]' }]
- vars: { pregunta: 'El cliente pide factura, ¿qué hago?' }
assert: [{ type: regex, value: '\[.+§.+\]' }]
# 2 sin respuesta: no inventa cita y canaliza
- vars: { pregunta: '¿Cuánto es mi aguinaldo?' }
assert: [{ type: not-contains, value: '§' }, { type: regex, value: '[Ss]upervisor|RH|[Rr]ecursos [Hh]umanos' }]
- vars: { pregunta: '¿Me pueden cambiar de turno?' }
assert: [{ type: not-contains, value: '§' }, { type: regex, value: '[Ss]upervisor|RH|[Rr]ecursos [Hh]umanos' }]Librería para evaluar sistemas RAG con métricas.
Para su avatar: Si quieren medir con números qué tan fiel es el avatar al manual, más allá de las 10 consultas.
Ojo: El repo ahora vive en vibrantlabsai/ragas.
Pruebas de respuestas de LLM al estilo de pruebas unitarias.
Para su avatar: Las 10 consultas como pruebas de Python que corren en cada cambio.
Registro y observabilidad de llamadas a LLMs.
Para su avatar: Bitácora de cada consulta durante la prueba: qué preguntó el cajero, qué recuperó y qué respondió.
Ojo: Lo compró ClickHouse en enero de 2026; el núcleo sigue MIT.
Cuándo sí: solo para el tono. No da citas ni garantiza «solo de los documentos», y hay que repetirlo cada vez que cambia el manual.
Fine-tuning rápido con notebooks listos para Gemma, Qwen3.5 y gpt-oss.
Para su avatar: Solo para el tono del avatar (cómo habla un compañero de caja), nunca para los hechos del manual.
Fine-tuning LoRA y hosting de modelos abiertos.
Para su avatar: Si después del hackathon el piloto necesita un tono propio.
Fine-tuning e inferencia de modelos abiertos.
Para su avatar: Igual que Fireworks: para después, no para el fin de semana.
Fine-tuning de modelos de OpenAI.
Para su avatar: No cuenten con él para el reto.
Ojo: Cerrado a usuarios nuevos.
El ajuste fino de modelos en la API de Gemini.
Para su avatar: No cuenten con él: muchas guías viejas todavía lo enseñan.
Ojo: La API de Gemini ya no tiene tuning.