# Modelos **Introducción – Modelos de Lenguaje en el Contexto de Agentes de IA** Los modelos de lenguaje son la base de la inteligencia de un agente de IA. Funcionan como “el cerebro” que procesa textos, interpreta preguntas, comprende contextos y genera respuestas coherentes. Estos modelos son entrenados con grandes volúmenes de datos para aprender los patrones del lenguaje humano y aplicarlos en la resolución de problemas, la generación de contenido y la toma de decisiones automatizadas. En **Skyone Studio**, la elección del modelo de lenguaje es un paso **estratégico**. Determina la **calidad de las respuestas**, la **velocidad de procesamiento**, la **profundidad del análisis** e incluso el **costo operativo**. Diferentes modelos poseen diferentes capacidades: algunos son más rápidos y económicos, mientras que otros son más avanzados y precisos en su comprensión contextual. Toda configuración de **agente**, **Skill** o **flujo** depende directamente de la elección de un modelo adecuado. *** ### Categorías de Modelos El **Skyone Studio** trabaja con dos categorías de LLM: * **Embebidos (Nativos):** Son modelos mantenidos por Skyone y ejecutados en entornos internos, utilizando recursos locales y una red privada de datos. Están indicados para escenarios que exigen un alto control, seguridad y confidencialidad. {% hint style="success" %} Los modelos embebidos ya están disponibles por defecto a partir de la contratación. No pueden ser editados ni eliminados. {% endhint %} * **Integrados:** Permiten la conexión de soluciones de proveedores externos (como OpenAI y Anthropic). Para utilizarlos, es necesario registrar su clave de acceso (AppKey) en el sistema. Esta categoría es ideal para acceder a modelos especializados sin la necesidad de mantener infraestructura local.

Ejemplo de configuración de modelo de OpenAI

*** ### **Modelos embebidos disponibles en Skyone Studio** Actualmente, **Skyone Studio** pone a disposición los siguientes modelos embebidos: * **Gemma 4 e2b:** Versión que unifica y actualiza las capacidades de los modelos anteriores Gemma 3, Granite y Llama 3.2. * **Gemma 4 31B:** Modelo de alto rendimiento para tareas que exigen mayor robustez. * **GPT OSS:** Modelo robusto con alta capacidad de precisión textual. *** ### **Cómo crear un Modelo Integrado** 1. Acceda al menú lateral y haga clic en **“Modelos”**. 2. Haga clic en **“Adicionar”**. 3. Elija el tipo: **OpenAI** o **Personalizado**. 4. Tras seleccionar la opción deseada, complete los siguientes campos para configurar su modelo: #### 1. Información Básica * **Imagen:** Haga clic en la opción "**Cambiar imagen**" para cargar una nueva imagen o utilice el icono de la papelera para eliminarla. * **Nombre del modelo:** Escriba un nombre identificador para el modelo. * **Descripción:** Inserte una breve descripción sobre la finalidad de este modelo. * **API Key:** Ingrese su clave de API de OpenAI. * **Modelo:** Seleccione en la lista el modelo específico que desea utilizar. #### 2. Parámetros de modelo Para personalizar el comportamiento del modelo, active el interruptor "**Mostrar**" en la sección de **Parámetros Avanzados**. Podrá seleccionar un parámetro existente o crear uno nuevo haciendo clic en **+ Adicionar**. **Crear nuevo parámetro** Al optar por crear un parámetro, complete la siguiente información en el modal: * **Nombre:** Defina el nombre del parámetro. * **Tipo:** Seleccione el formato del dato (Texto, Número o Booleano). * **Definir valor como obligatorio:** Marque esta casilla si el parámetro es indispensable para la ejecución. * **Valor por defecto:** Inserte el valor. * **Tipo de entrada:** Elija cómo el usuario interactuará con este campo. Si selecciona "Select", deberá configurar las opciones de elección: 1. Haga clic en el botón **+ Adicionar** dentro de la sección de opciones.. 2. Complete la **Etiqueta** (nombre visible) y el **Valor** (dato técnico). 3. Haga clic en **Crear** para confirmar el nuevo parámetro. Haga clic en **Guardar modelo** para finalizar. ### FAQ – Preguntas Frecuentes sobre Modelos de Lenguaje
¿Qué modelo debo elegir para mi agente de IA? Depende del objetivo: para interacciones simples, utilice modelos rápidos y económicos; para respuestas más complejas y contextuales, opte por modelos más avanzados.
¿Puedo cambiar el modelo de mi agente después de crearlo? Sí. En Skyone Studio es posible modificar el modelo en cualquier momento, ajustando costo y rendimiento según la necesidad.
¿Los modelos más grandes son siempre mejores? No necesariamente. Tienen mayor capacidad, pero también implican un costo y un tiempo de respuesta más altos. Lo ideal es equilibrar rendimiento y eficiencia.
¿El modelo entiende múltiples idiomas? Sí, la mayoría de los modelos de última generación comprenden y generan contenido en varios idiomas.
¿Es posible entrenar el modelo con datos internos de mi empresa? Sí, a través de fine-tuning o proporcionando contexto mediante prompts y bases de conocimiento.
¿Cuáles son las principales diferencias entre los modelos de lenguaje? La elección de un modelo de lenguaje depende del equilibrio entre rendimiento, costo y velocidad. Las principales distinciones entre ellos residen en cuatro pilares fundamentales: #### 1. Ventana de Contexto (Context Window) Se refiere a la cantidad máxima de datos (tokens) que el modelo puede procesar y "recordar" en una sola interacción. * **Ventanas amplias:** Ideales para analizar documentos extensos, bases de código completas o mantener conversaciones largas sin perder el hilo. * **Ventanas reducidas:** Indicadas para tareas puntuales y comandos directos. #### 2. Sofisticación y Precisión La capacidad de razonamiento varía según la complejidad del entrenamiento del modelo. * **Modelos Avanzados:** Poseen mayor capacidad de abstracción, generan respuestas más naturales y manejan mejor los matices culturales y las instrucciones complejas. * **Modelos de Entrada:** Son más propensos a alucinaciones en tareas de lógica avanzada, pero eficaces para clasificaciones simples. #### 3. Velocidad de Respuesta (Latencia) El tiempo transcurrido entre el envío del comando y la recepción de la respuesta. * **Modelos "Flash" o Pequeños:** Optimizados para baja latencia, siendo ideales para aplicaciones en tiempo real, como chatbots de soporte. * **Modelos de Alto Rendimiento:** Debido al mayor volumen de parámetros procesados, pueden presentar un tiempo de respuesta superior. #### 4. Costo de Operación La inversión financiera es generalmente proporcional al tamaño y la potencia del modelo. * **Costo-beneficio:** Los modelos más pequeños son significativamente más baratos, lo que permite un alto volumen de solicitudes. * **Alta Inversión:** Los modelos de vanguardia se recomiendan solo cuando la profundidad analítica justifica el mayor costo por token.
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