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  • Depurar con Claude Code: hipótesis antes del fix, no parches

    Depurar con Claude Code: hipótesis antes del fix, no parches

    El test lleva dos días en rojo en CI. En local pasa. Le pegas el error a Claude Code, escribes "arréglalo" y en cuarenta segundos tienes un check verde.

    Abres el diff. La aserción que esperaba "12/10/2026" ahora espera "11/10/2026". O el cuerpo de la función está envuelto en un try/catch que devuelve una cadena vacía. El bug sigue ahí.

    El agente no ha mentido: le pediste un check verde y te lo dio. Depurar con Claude Code sin pedir una explicación es pedirle que adivine.

    En corto: para depurar con Claude Code, no pidas el fix: pide que reproduzca el fallo, que formule hipótesis y que las descarte con evidencia (logs, un test que falla). Solo con una hipótesis confirmada se escribe el fix, junto a un test de regresión. Y cierra las salidas fáciles: prohíbe tocar aserciones y revisa el diff de los tests antes que el del código.

    ¿Qué es depurar con hipótesis?

    Depurar con hipótesis es tratar cada causa posible de un bug como una afirmación que hay que demostrar o descartar con una prueba observable antes de cambiar una sola línea de código.

    El método es el de siempre. Lo que cambia con un agente es el coste de saltárselo: Claude Code escribe un parche en segundos, y un agente que prueba a ciegas acaba encontrando el parche que pone el check en verde, que casi nunca es el que arregla la causa.

    La guía de buenas prácticas de Anthropic lo recoge en su tabla de ejemplos: el prompt bueno para un build roto termina con "address the root cause, don't suppress the error" (best practices de Claude Code, consultadas en octubre de 2026). Si no lo pides, nada garantiza que lo haga.

    Por qué, al depurar con Claude Code, te parchea el síntoma

    Claude Code se detiene cuando el trabajo parece terminado. La documentación oficial lo dice: sin un check que pueda ejecutar, "looks done" es la única señal que tiene.

    Si tu único check es "el test pasa", hay tres formas de cumplirlo: arreglar el código, cambiar lo que el test espera o hacer que el test deje de comprobar nada. Las dos últimas son más cortas.

    No es un caso aislado. En Hacker News, el usuario skerit contó en marzo de 2025 que añadía a cada petición reglas como no cambiar el test "by removing assertions, adding empty try/catch blocks, or making tests trivial", y que aun así no lo resolvía al 100% (comentario en HN). En el repo oficial está el issue #7074, "[BUG] Claude Code manipulates tests instead of following instructions", abierto en septiembre de 2025 y cerrado como duplicado.

    Estos son los parches de síntoma más repetidos y cómo cazarlos en el diff:

    Parche de síntoma Cómo se ve en el diff Riesgo en producción
    Cambiar el valor esperado Cambia la línea expect(...), el código no El bug se queda y el test ahora lo protege
    Borrar o saltar el test it.skip, xit, test comentado o eliminado Pierdes la red justo donde fallaba
    try/catch que se traga el error catch {} nuevo o un return por defecto El fallo se vuelve silencioso y corrompe datos
    Condicional para el caso del test if (process.env.CI) o un valor mágico El código se comporta distinto en test y en producción
    Fix real Cambia el código, hay un test nuevo y las aserciones viejas siguen igual Ninguno propio; puede haber otras causas sin cubrir

    Los fallos generales de adopción ya los repasé en errores comunes al adoptar Claude Code. Aquí vamos al flujo.

    El flujo para depurar con Claude Code en cuatro pasos

    La regla: el agente no edita código de producción hasta que una hipótesis esté confirmada con evidencia. Para forzarla, empieza en plan mode.

    Plan mode hace que Claude lea y proponga sin editar nada hasta que apruebes. Se activa con Shift+Tab hasta que la barra muestra ⏸ plan mode on, o con claude --permission-mode plan (documentación oficial). Lo explico a fondo en plan mode en Claude Code.

    1. Reproducir el fallo

    Sin reproducción no hay depuración, hay especulación. El primer prompt no pide arreglar nada:

    El test de formatInvoiceDate falla en CI y pasa en local. Error:
    [pega el error y el stack trace]
    
    No edites ningún archivo. Dame el comando exacto que reproduce el fallo
    en local y ejecútalo. Si no lo reproduces, lista qué diferencias de
    entorno entre CI y local podrían explicarlo.
    

    La guía de flujos comunes de Anthropic recomienda lo mismo: dar el comando que reproduce el problema y decir si el fallo es intermitente o constante.

    2. Formular hipótesis

    Con el fallo reproducido, pide causas, no soluciones. Y cada una con la prueba que la descartaría:

    Se reproduce con TZ=UTC npm test -- formatInvoiceDate (CI corre en UTC;
    mi máquina, en Europe/Madrid).
    Dame entre 2 y 4 hipótesis de causa raíz. Para cada una: qué evidencia
    la confirmaría o la descartaría y cómo obtenerla sin cambiar el
    comportamiento del código. Ordénalas por probabilidad.
    Todavía no propongas el fix.
    

    Ese "todavía no" importa. Si mezcla hipótesis y fix en la misma respuesta, el fix gana y las hipótesis son decoración.

    3. Comprobar cada hipótesis con evidencia

    Aquí sales de plan mode, porque comprobar exige escribir: logs temporales y un test nuevo. Pero con un permiso estrecho:

    Comprueba las hipótesis en orden. Puedes añadir logs temporales y
    escribir un test nuevo que falle. No toques código de producción ni
    aserciones de tests existentes. Para cada hipótesis: CONFIRMADA o
    DESCARTADA, con la salida exacta del comando que lo demuestra.
    

    Pedir la salida literal es lo que más rinde. La guía oficial insiste en que Claude enseñe evidencia en lugar de afirmar que funciona, porque revisar evidencia es más rápido que repetir tú la verificación.

    El entregable es un test que falla por la causa correcta:

    it('formats the invoice date in the invoice timezone, not the runtime one', () => {
      const issuedAt = new Date('2026-10-11T23:30:00Z');
      expect(formatInvoiceDate(issuedAt, 'Europe/Madrid')).toBe('12/10/2026');
    });
    

    formatInvoiceDate ya recibía la zona de la factura; el bug es que la ignoraba y formateaba con la del proceso. Si este test no falla antes del fix, no has confirmado nada.

    4. El fix y el test de regresión

    Ahora sí:

    La hipótesis 1 está confirmada. Implementa el fix mínimo en
    formatInvoiceDate. El test nuevo debe pasar; los existentes no se
    modifican; nada de try/catch que oculte el error ni condicionales por
    entorno. Ejecuta la suite y pega la salida. Después explícame en dos
    frases por qué el fix ataca la causa y no el síntoma.
    

    Esa explicación final es tu detector: si no sabe explicar la causa en dos frases, desconfía del fix. Es el mismo orden que sigo en Construye con IA: primero la evidencia de qué tiene que pasar, después el código.

    Cómo impedir que Claude Code toque las aserciones

    Los prompts son peticiones. La documentación de Claude Code distingue entre CLAUDE.md, que es orientativo, y los hooks, que son deterministas. Tienes tres capas.

    Revisa primero el diff de los tests. Antes de leer el fix, ejecuta git diff HEAD -- '*.test.ts' '*.spec.ts'. Si una aserción existente cambió, el fix queda rechazado.

    Pide una revisión en contexto limpio. La guía recomienda un subagente que revise el diff en un contexto nuevo: no ve el razonamiento que produjo el cambio y lo juzga por sí mismo. Basta con "usa un subagente para revisar este diff y dime si algún test perdió aserciones".

    Bloquea la edición con un hook. Un hook PreToolUse con matcher Edit|Write recibe por stdin un JSON con tool_input.file_path, y si sale con código 2 bloquea la llamada (referencia de hooks). Lo monto paso a paso en hooks de Claude Code como guardrails, y en el mod que no deja tocar tus tests cierro también la puerta de la terminal.

    Si la sesión se tuerce, no insistas. Esc para a Claude a mitad de acción, /rewind (o Esc dos veces) restaura conversación y código, y la guía oficial aconseja /clear y un prompt mejor si ya has corregido a Claude más de dos veces sobre lo mismo.

    Límites de este flujo

    Es lento para bugs triviales. Si el fix cabe en una frase, cuatro pasos sobran. La guía de buenas prácticas lo dice de plan mode: si puedes describir el diff en una frase, sáltate el plan.

    No sirve si no puedes reproducir. Fallos que solo aparecen con carga real, condiciones de carrera o datos que no tienes en local no salen con un comando. Ahí el paso 1 es añadir observabilidad y esperar.

    Las hipótesis salen del contexto que le das. Si la causa está en un servicio externo, en la infraestructura o en un cambio fuera del repo, el agente no la propondrá. Añade tú las que conoces.

    Los checkpoints no son git. /rewind solo deshace cambios hechos con las herramientas de edición de Claude, no los hechos desde Bash (checkpointing). Haz commit antes de empezar.

    Cómo aplicar este flujo en tu próximo bug

    Guarda los cuatro prompts en un archivo del repo y úsalos la próxima vez que vayas a depurar con Claude Code un test en rojo. Mide una sola cosa: cuántos fixes tocan una aserción existente. Si es más de cero, sube una capa.

    La tesis es la misma que la de Spec-Driven Development: el agente rinde cuando sabe qué significa "correcto" antes de escribir código. Al depurar, "correcto" es una hipótesis confirmada y un test que falla por la razón adecuada.

    Preguntas frecuentes

    ¿Hay que usar plan mode siempre para depurar con Claude Code?

    No. Sirve para reproducir y formular hipótesis sin editar. Para comprobarlas tienes que salir, porque plan mode puede ejecutar comandos pero no escribir el test ni los logs. En bugs triviales puedes saltártelo.

    ¿Basta con escribir "no modifiques los tests" en CLAUDE.md?

    Ayuda, pero no garantiza nada. CLAUDE.md es orientativo; un hook se ejecuta siempre. Si un test es crítico, protégelo con un hook o revisa su diff antes de aceptar cualquier fix.

    ¿Qué hago si Claude Code no consigue reproducir el fallo?

    No le dejes pasar al fix. Pídele las diferencias de entorno entre donde falla y donde no (zona horaria, versiones, variables, datos) y cómo capturar más información. Un fix sin reproducción es una apuesta.

    ¿Cuántas hipótesis debo pedirle?

    Entre dos y cuatro, ordenadas por probabilidad y con la evidencia que confirmaría cada una. Con una sola, el agente se ata a la primera idea. Con diez, gastas contexto en causas improbables.

    ¿El test de regresión lo escribe Claude Code o yo?

    Puede escribirlo Claude Code, pero antes del fix, y tienes que verlo fallar. Un test que nunca estuvo en rojo no demuestra que proteja contra el bug.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • GTM Engineer: qué es y por qué un developer puede ocuparlo

    GTM Engineer: qué es y por qué un developer puede ocuparlo

    Abre una oferta de GTM Engineer y lee los requisitos: SQL, Python, APIs, n8n, saber meter un LLM dentro de un flujo de datos. Parece un puesto de backend. Ahora mira el departamento: ventas.

    Casi ningún developer tiene ese título en el radar. Lo buscan equipos comerciales que se han dado cuenta de algo incómodo: su embudo ya no es un equipo de personas con hojas de cálculo. Es software. Y el software que nadie diseña se rompe.

    Según el análisis de Bloomberry que veremos más abajo, la mayoría de quienes ocupan hoy ese puesto vienen de ventas (SDR/BDR) y el perfil técnico es el más raro. Saben de embudos, no de reintentos ni de rate limits. Tú tienes justo lo que les falta.

    En corto: un GTM Engineer construye el sistema que encuentra, enriquece y puntúa clientes potenciales: pipelines de datos cuyo output son reuniones de venta. Las ofertas piden SQL o Python en un 38% de los casos y n8n en un 28%, según el análisis de Bloomberry sobre unas 1.000 ofertas. Un developer con IA y automatización ya tiene la mitad técnica del perfil; lo que le falta es entender por qué una empresa compra.

    ¿Qué es un GTM Engineer?

    Un GTM Engineer es el perfil técnico que convierte el trabajo comercial manual (buscar empresas, completar datos, decidir a quién escribir) en un sistema automatizado de datos, APIs e IA.

    GTM viene de go-to-market: todo lo que hace una empresa para llegar al cliente y venderle. Clay, la herramienta que más se asocia al rol, define la disciplina en su guía de GTM engineering (abril de 2026) como "the practice of building automated revenue systems using AI, data enrichment, and workflow automation".

    Clay vende la herramienta del rol, así que léelo con cautela. Pero la definición es correcta.

    Qué hace un GTM Engineer en el día a día

    Un GTM Engineer reparte la semana entre cinco trabajos:

    • Señales: detectar que una empresa contrata, levanta ronda o cambia de stack.
    • Enriquecer: completar datos preguntando a varios proveedores en cascada.
    • Puntuar: decidir con un LLM si la empresa encaja.
    • Orquestar: conectar CRM, Slack y webhooks con n8n o Zapier.
    • Higiene: duplicados, rebotes y entregabilidad.

    Quita el vocabulario comercial y queda lo de siempre: colas, APIs con límites, reintentos y deduplicación.

    Qué piden las ofertas de GTM Engineer: los datos y su letra pequeña

    Las ofertas de GTM Engineer piden sobre todo herramientas de automatización (Zapier en el 39%, n8n en el 28%) y, en algo más de un tercio, SQL o Python (38% cada uno).

    El análisis más citado es el de Henley Wing Chiu en Bloomberry: unas 1.000 ofertas de GTM Engineer, publicado el 3 de octubre de 2025 y actualizado el 25 de enero de 2026.

    Dato Cifra Letra pequeña
    Ofertas que piden SQL 38% Python, también 38%. La mayoría no exige programar
    Ofertas que citan n8n 28% Zapier aparece en el 39%
    Herramienta más popular del rol Clay Sin porcentaje en ofertas; aparece en más del 90% de los perfiles de GTM Engineer analizados
    Salario en ofertas con rango público 127.500 USD/año El cuerpo lo llama mediana y el encabezado, media. Sobre todo EE. UU.
    Crecimiento de ofertas 2024→2025 +205% Suma GTM Engineer y RevOps, enero-septiembre de cada año

    Esa última fila es la que más se cita mal. La metodología de Bloomberry dice textualmente que compara GTM Engineers y RevOps combinados. Medio internet repite el 205% como si fuera solo GTM Engineer.

    Casi todo lo que se publica sobre el rol viene de quien vende herramientas para él. Lee las cifras como dirección, no como promesa. Y el 38% dice algo útil: la mayoría no te pide ser ingeniero de software, pero las ofertas que sí lo piden son las que mejor encajan contigo.

    GTM Engineer vs RevOps, SDR y developer clásico

    La diferencia entre un GTM Engineer y RevOps es quién construye y quién gobierna: RevOps mantiene el proceso, el CRM y los informes; el GTM Engineer construye sistemas nuevos que traen datos de fuera.

    SDR RevOps GTM Engineer Developer clásico
    Qué produce Conversaciones y reuniones Procesos, CRM limpio, informes Sistemas que generan pipeline Producto y features
    Herramienta central Secuenciador, LinkedIn CRM Clay, n8n, APIs, LLM Repo, CI/CD
    Cómo se mide Reuniones agendadas Calidad del dato, previsión Reuniones conseguidas por el sistema Entregas, incidencias
    Código No Poco Variable: de no-code a Python Siempre
    Limitación o riesgo No escala Se queda en mantenimiento El título está inflado: muchas ofertas son operaciones con otro nombre No conoce el embudo

    La frontera no está clara ni para quien trabaja en ello. En este hilo de la comunidad RevGenius (abril de 2026), una usuaria plantea que los dos puestos ya se han fundido en responsabilidades y resultados. Otro participante le responde que GTM Engineer es RevOps con otro nombre, más carga y menos sueldo. En Hacker News el escepticismo es más seco: en un comentario de agosto de 2026, un usuario cuenta que acaba de descubrir el término y que le suena a que, si usas Claude Code para X, ya puedes llamarlo X engineering.

    Mi lectura: el título está inflado, pero el trabajo que hay debajo, cuando la oferta pide código, es real.

    Por qué un developer con IA puede ocupar el hueco del GTM Engineer

    Un developer puede ocupar el puesto de GTM Engineer porque lo que se rompe en estos sistemas a escala es exactamente lo que un developer sabe arreglar.

    Un flujo no-code funciona con 200 filas. Con 20.000 aparecen duplicados, límites de API, reintentos que disparan el gasto y un LLM que inventa datos. Idempotencia, errores, coste por llamada y tests: eso no se aprende en un curso de ventas.

    Me pasó sin buscarlo. Para el lanzamiento de un workshop monté dos piezas encima de MailerLite: un panel que mide cada hora cuánta gente hay en cada paso del embudo (ebook, webinar, lista de espera, reto) y un script que sube los correos como borradores con los enlaces ya etiquetados. Un cron, una API con límites y un JSON. En otra empresa, eso es trabajo de GTM Engineer.

    Si ya montas agentes y flujos en n8n, el salto es corto. Lo que llevas tiempo practicando en Agentic Engineering o en la ruta de dev a AI Engineer es la mitad técnica del perfil.

    Un lead scoring con LLM que puedes montar hoy

    El corazón del rol, sin pagar ninguna herramienta: una lista de dominios, el LLM lee cada web y la puntúa contra tu cliente ideal. Con Bun, el SDK de Anthropic y Zod para no fiarte del JSON que devuelve el modelo:

    // score-leads.ts — bun add @anthropic-ai/sdk zod
    // bun run score-leads.ts leads.txt   (un dominio por línea)
    import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
    import { z } from "zod";
    
    const ICP = `Vendemos formación en IA para equipos de desarrollo.
    Encaja: empresa de software de 20 a 500 personas que esté contratando developers.`;
    
    const Score = z.object({
      fit: z.number().int().min(0).max(10),
      reason: z.string(),
      hook: z.string(), // vacío si la web no da nada concreto
    });
    
    const client = new Anthropic(); // lee ANTHROPIC_API_KEY
    const model = process.env.MODEL ?? "claude-haiku-5-5";
    const domains = (await Bun.file(Bun.argv[2] ?? "leads.txt").text())
      .split("\n").map((l) => l.trim()).filter(Boolean);
    
    async function pageText(domain: string): Promise<string> {
      const res = await fetch(`https://${domain}`, { signal: AbortSignal.timeout(10_000) });
      if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
      return (await res.text())
        .replace(/<script[\s\S]*?<\/script>|<style[\s\S]*?<\/style>/g, "")
        .replace(/<[^>]+>/g, " ").replace(/\s+/g, " ").slice(0, 6000);
    }
    
    const rows = [];
    for (const domain of [...new Set(domains)]) {
      try {
        const msg = await client.messages.create({
          model, max_tokens: 2000,
          messages: [{ role: "user", content:
            `Cliente ideal:\n${ICP}\n\nTexto de la web de ${domain}:\n${await pageText(domain)}\n\n` +
            `Responde SOLO con JSON: {"fit": 0-10, "reason": "por qué", ` +
            `"hook": "algo concreto de SU web, o cadena vacía si no hay nada"}` }],
        });
        const raw = msg.content.find((b) => b.type === "text")?.text ?? "{}";
        const parsed = Score.parse(JSON.parse(raw.slice(raw.indexOf("{"), raw.lastIndexOf("}") + 1)));
        rows.push({ domain, ...parsed });
      } catch (e) {
        rows.push({ domain, fit: -1, reason: `error: ${(e as Error).message.split("\n")[0]}`, hook: "" });
      }
    }
    
    rows.sort((a, b) => b.fit - a.fit);
    console.table(rows);
    await Bun.write("scored.json", JSON.stringify(rows, null, 2));
    

    El modelo por defecto es Haiku porque la documentación de Anthropic lo recomienda para clasificación de alto volumen; cámbialo con la variable MODEL.

    Fíjate en dos detalles. El hook se pide de su web, y si no hay nada, vacío: así el LLM no inventa el dato que delata un email automatizado. Y el Score.parse convierte un JSON mal formado en un error controlado, no en una fila corrupta en tu CRM. Validar con schemas cualquier dato que no controlas, como la salida de un LLM, es la base del curso de Zod.

    Cuando funcione con 20 dominios, pásalo a n8n. La edición community es gratuita y self-hosted; si no la tienes, aquí explicamos cómo levantar n8n en local con Docker:

    1. Schedule Trigger: cada lunes a las 8:00.
    2. Google Sheets: lee los dominios nuevos.
    3. HTTP Request: descarga la web.
    4. Basic LLM Chain (con el modelo de Anthropic): el mismo prompt, con salida JSON.
    5. IF: fit >= 7.
    6. CRM (HubSpot o el tuyo): crea o actualiza la empresa con reason y hook.
    7. Slack: te avisa con los cinco mejores del día.

    El paso 8 no existe a propósito: el email lo manda una persona. En Hermes Agent para captar leads tienes una variante donde busca un agente.

    Cuándo NO te conviene ser GTM Engineer

    No te conviene si buscas un puesto de ingeniería con otro nombre y no filtras ofertas. Muchas "GTM Engineer" son operaciones con una tabla de Clay y un secuenciador. Filtra por las que piden SQL, Python o APIs.

    No te conviene si no aceptas que te midan en reuniones, no en PRs. Tu trabajo depende de cosas que no controlas: el producto, el precio o el comercial que llama. A algunos devs eso les motiva. A otros les quema en tres meses.

    No te conviene automatizar el envío. El envío masivo sin revisión es como se quema un dominio. Y en la Unión Europea el email comercial no solicitado tiene reglas; en España, la LSSI es estricta. Revísalas antes de enviar nada desde este flujo.

    Y no esperes el salario de la tabla: es de ofertas de Estados Unidos. Fuera de ahí, el rol está mucho menos medido.

    El primer paso para probar el rol de GTM Engineer

    Apunta 20 dominios de empresas a las que te gustaría venderles algo, o donde te gustaría trabajar. Pásales el script. Cuenta cuántos hook salen vacíos.

    Ese número te dice cuánto vale de verdad la personalización con IA. Si quieres llevar ese prototipo a un producto con agentes, en el ebook gratuito El Developer Agéntico está la arquitectura completa: tools, memoria y orquestación.

    Un GTM Engineer no escribe más emails. Construye el sistema que decide a quién merece la pena escribir.

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué significa GTM en GTM Engineer?

    GTM son las siglas de go-to-market: todo lo que hace una empresa para llegar al cliente y venderle. Un GTM Engineer trabaja en la parte técnica de ese proceso, sobre todo en outbound: encontrar empresas, enriquecer sus datos y decidir a quién contactar.

    ¿Un GTM Engineer necesita saber programar?

    No siempre. Según el análisis de Bloomberry, SQL y Python aparecen cada uno en el 38% de las ofertas, así que la mayoría no lo exige. Pero las ofertas que lo piden son las más técnicas, y ahí un developer tiene ventaja clara.

    ¿Cuál es la diferencia entre un GTM Engineer y RevOps?

    RevOps mantiene el proceso comercial: CRM, informes y previsiones. El GTM Engineer construye sistemas nuevos que traen datos de fuera y los convierten en oportunidades. Muchas empresas mezclan los dos.

    ¿Cuánto gana un GTM Engineer?

    En las ofertas con rango público que analizó Bloomberry, la cifra central es de 127.500 dólares al año, sobre todo en Estados Unidos. No hay un dato equivalente fiable para España ni Latinoamérica, así que no la uses como referencia local.

    ¿Cómo empiezo a construir sistemas así con IA?

    Empieza por un caso pequeño, como el lead scoring de este post, y valida cada salida del modelo. Si quieres un recorrido de idea a producto con Claude Code, el curso Construye con IA sigue ese proceso paso a paso, y en el canal de YouTube de Dominicode hay más ejemplos de automatización con IA.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Estudio METR sobre productividad con IA: 19% más lentos

    Estudio METR sobre productividad con IA: 19% más lentos

    Termina la tarde. Has cerrado tres issues con el agente abierto todo el día. Has escrito poco código a mano, has visto diffs aparecer en segundos y tienes la sensación de haber volado.

    Ahora una pregunta incómoda: ¿cuánto habrías tardado sin IA? No lo sabes. Así que contestas con lo que sentiste.

    El estudio METR sobre productividad con IA es el experimento que se atrevió a contestar esa pregunta con un reloj en lugar de con una encuesta. Y el reloj no dijo lo que sintieron los developers.

    En corto: en el estudio de METR (julio de 2025), 16 developers experimentados tardaron un 19% más en sus tareas cuando podían usar IA, pero al terminar estimaron que habían ido un 20% más rápido. El hallazgo útil no es "la IA ralentiza", es que tu percepción de velocidad no es una medida fiable. Si no mides el tiempo hasta el cambio terminado, no sabes si la IA te está ayudando.

    Qué midió exactamente el estudio METR sobre productividad con IA

    El estudio METR es un ensayo controlado aleatorizado (RCT) que midió cuánto tardan developers expertos en resolver issues reales de sus propios repositorios cuando se les permite o se les prohíbe usar IA, tarea a tarea.

    El diseño importa más que el titular. METR reclutó a 16 developers con años de contribuciones en proyectos open source maduros, de una media de más de 22.000 estrellas y más de un millón de líneas de código. Cada uno trajo su lista de issues reales: 246 tareas en total, de unas dos horas de media. Cada tarea se asignaba al azar a "IA permitida" o "IA prohibida", y se les pagaba 150 dólares por hora. Los datos están en el paper en arXiv y en el post de METR del 10 de julio de 2025.

    La herramienta principal fue Cursor Pro con Claude 3.5/3.7 Sonnet, los modelos punteros de febrero a junio de 2025. Antes de empezar, se pidió a todo el mundo que predijera el resultado:

    Quién Qué esperaba o estimó Fuente
    Developers, antes de empezar 24% menos de tiempo con IA arXiv 2507.09089
    Expertos en economía 39% menos de tiempo arXiv 2507.09089
    Expertos en machine learning 38% menos de tiempo arXiv 2507.09089
    Developers, después de terminar 20% menos de tiempo arXiv 2507.09089
    Resultado medido 19% más de tiempo (IC: +2% a +39%) METR, feb. 2026
    Limitación 16 personas, repos que conocían a fondo, herramientas de principios de 2025 METR, jul. 2025

    Fíjate en la cuarta fila: es lo que estimaron después de trabajar con y sin IA. Ni la experiencia directa corrigió la impresión. Entre lo que sintieron y lo que marcó el reloj hay casi 40 puntos.

    Por qué la IA hace más lentos a developers expertos (en ese contexto)

    La brecha aparece porque la IA elimina fricción visible, como teclear y buscar sintaxis, y añade fricción invisible: escribir prompts, esperar, revisar y descartar.

    El paper analiza 20 factores posibles y encuentra evidencia de que cinco contribuyen a la ralentización:

    1. Exceso de optimismo sobre lo útil que sería la IA, que lleva a usarla también donde no compensa.
    2. Alta familiaridad con el repositorio. Estos developers ya sabían dónde tocar; la IA les aportaba menos.
    3. Repositorios grandes y complejos, donde el modelo rinde peor.
    4. Baja fiabilidad de la salida. Aceptaron menos del 44% de las generaciones de código.
    5. Contexto implícito del repositorio: convenciones, decisiones históricas y requisitos que no están escritos en ningún sitio.

    Las grabaciones de pantalla cuentan el resto: con IA, menos tiempo programando y buscando información, y más escribiendo prompts, esperando y revisando. Solo revisar y limpiar lo generado se llevó en torno al 9% del tiempo.

    Encaja con algo que ya defendí en el blog: el cuello de botella al programar con IA es verificar, no escribir. METR le pone número. El código llega rápido; lo caro es decidir si sirve.

    El hilo de Hacker News sobre el estudio pasó de 480 comentarios. Los debates más repetidos: la curva de aprendizaje (según el paper, solo el 44% de los participantes había usado Cursor antes, aunque más del 90% tenía experiencia haciendo prompts a LLMs), el tamaño de la muestra y si el resultado aguantaría con agentes más recientes.

    Qué NO demuestra el estudio (y qué dijo METR en 2026)

    El estudio METR no demuestra que la IA ralentice a la mayoría de developers: demuestra que, en un contexto concreto, la percepción de velocidad se separó de la velocidad real.

    El propio METR lo deja escrito: no afirma que la IA no acelere a la mayoría de developers, ni que los modelos próximos no vayan a acelerar a estos mismos developers, ni que no existan formas de usar mejor las herramientas actuales para conseguir aceleración en ese mismo contexto. Usar el 19% como eslogan anti-IA es leer el paper al revés.

    En febrero de 2026, METR publicó una actualización con un segundo experimento de finales de 2025: 57 developers, 143 repositorios y más de 800 tareas. Los datos brutos apuntan a una aceleración: un -18% de tiempo estimado en los developers del estudio original y un -4% en los nuevos, aunque ambos intervalos de confianza incluyen la posibilidad de ralentización.

    Lo revelador: METR considera esos datos una señal poco fiable. Algunos developers no participaban, y entre un 30% y un 50% no enviaban ciertas tareas, porque no querían hacerlas sin IA, así que las tareas donde más ayuda se quedaban fuera.

    Además bajaron el pago de 150 a 50 dólares por hora y no podían medir bien a quien usa varios agentes a la vez. Concluyen que probablemente los developers van más rápido a principios de 2026 que en 2025, y están rediseñando el experimento.

    Lo que sí sigue en pie es la lección metodológica: el propio METR recuerda que las aceleraciones autodeclaradas pueden ser muy poco fiables. Esa parte no caduca con el siguiente modelo. Es la misma distancia que separa un benchmark de tu repositorio, como cuento en qué mide de verdad un benchmark de IA programando.

    Cómo medir tu propia productividad real con IA

    Tu productividad real con IA es el tiempo desde que empiezas una tarea hasta que el cambio está fusionado y no genera retrabajo, no el tiempo que tarda en aparecer el diff.

    No puedes replicar un RCT tú solo, pero sí dejar de fiarte de la sensación. Durante dos semanas, haz lo que METR pidió a sus participantes: antes de cada tarea, escribe cuánto crees que tardarás con y sin IA, y tira una moneda para decidir si la usas. Anota:

    Qué registras Cuándo Por qué importa
    Estimación sin IA y con IA Antes de empezar Es tu predicción, la que METR demostró sesgada
    Con o sin IA (moneda) Antes de empezar Evita que elijas la IA solo para lo fácil
    Tiempo hasta PR listo para revisión Al abrir el PR El dato que normalmente sientes
    Tiempo hasta merge Al fusionar Incluye las rondas de revisión
    Retrabajo en los 7 días siguientes Una semana después Captura el "casi correcto" que se coló
    Tu estimación de aceleración Al cerrar la tarea Compárala con el reloj
    Limitación — Con 20 o 30 tareas el ruido es grande; tómalo como señal, no como verdad

    Si lo que tienes que medir es un equipo y no a ti, el enfoque cambia: tendencias en el tiempo en lugar de una moneda por tarea. Lo explico en cómo medir la productividad en equipos que usan IA.

    No buscas un número exacto. Buscas en qué tipo de tarea se separan tu sensación y tu reloj: quizá la IA te ahorra horas en código nuevo y aislado y te las quita en el módulo que conoces de memoria.

    Cómo cerrar la brecha entre sentirte rápido y serlo

    La brecha se cierra reduciendo el tiempo de revisión y descarte, no generando más código más deprisa.

    Lo que METR señala como causa dicta el remedio. Si el modelo falla por contexto implícito, escríbelo antes de pedir código: un contrato de cinco líneas con el comportamiento esperado, los casos límite y lo que no puede tocar. Es la base del Spec-Driven Development, y es justo lo que convierte una salida "casi correcta" en una que puedes aceptar o rechazar en un minuto.

    Antes de escribir código, inspecciona AuthService y el middleware actual.
    Propón un plan para devolver 401 en tokens ausentes o inválidos, sin cambiar el
    flujo de refresh ni los permisos de rutas internas. Después escribe los tests
    que cubran esos casos. No modifiques archivos fuera de auth/ sin preguntarme.
    

    Si la salida es poco fiable, encoge el cambio hasta que puedas revisarlo sin cruzar los dedos. Para no leer cada línea, apóyate en técnicas para verificar código generado por IA sin leerlo todo. Y para detectar el error que compila pero no hace lo que debe, no hay atajo: necesitas los fundamentos que explico en las habilidades que definen al programador en la era de la IA.

    El retrabajo también es seguridad. Veracode probó más de 100 modelos y encontró que el 45% de las muestras de código generado no superaba sus pruebas de seguridad e introducía vulnerabilidades del OWASP Top 10. Es el estudio de un proveedor de seguridad, no la tasa de tu repo, pero explica por qué el "ya está" del agente no es el final de la tarea. Si quieres ver cómo montamos ese flujo de punta a punta, el curso Construye con IA lo aplica de la idea al producto.

    Límites de este enfoque

    Medir tu propia brecha tiene tres límites: pocas tareas dan mucho ruido, el tiempo no mide calidad ni cansancio, y los datos de 2025 no describen las herramientas de hoy.

    El primero es estadístico. Con pocas decenas de tareas, la varianza entre tareas aplasta cualquier diferencia pequeña. Ni siquiera METR, con 246 tareas, obtuvo un intervalo estrecho: el 19% va de +2% a +39%. Tu experimento personal te dará intuiciones, no conclusiones.

    El segundo es que el tiempo no lo es todo. Una tarea con IA puede tardar lo mismo y cansarte menos, o dejar más tests. METR mide tiempo hasta completar, no calidad a largo plazo ni carga cognitiva. Si solo optimizas el cronómetro, puedes castigar una herramienta que te hace mejor trabajo.

    El tercero: los datos de 2025 ya no describen las herramientas de hoy. Lo que no ha cambiado es lo poco que vale preguntarte cómo te sentiste.

    Tu siguiente paso: diez tareas y una moneda

    Elige tus próximas diez tareas. Antes de cada una, apunta tu estimación y tira la moneda. Al final, compara tu sensación con tu reloj. Lo que descubras te dirá dónde merece la pena la IA en tu proyecto, y dónde solo te hace sentir rápido.

    Si quieres entender qué hace un agente por dentro y construir el tuyo sin perder el control, el ebook gratuito El Developer Agéntico es un buen punto de partida.

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué es el estudio de METR sobre productividad con IA?

    Es un ensayo controlado aleatorizado publicado en julio de 2025 en el que 16 developers experimentados resolvieron 246 issues reales de sus repositorios open source. Cada tarea se asignaba al azar a usar o no IA. Con IA tardaron un 19% más.

    ¿Por qué los developers creían ir más rápido si tardaban más?

    Porque la IA elimina el esfuerzo más visible, teclear y buscar sintaxis, y lo sustituye por esperar, escribir prompts y revisar salidas, que se perciben menos como trabajo. Por eso estimaron un 20% de aceleración tras terminar.

    ¿El estudio de METR sigue siendo válido en 2026?

    Como medida de las herramientas actuales, no. Usó Cursor Pro con Claude 3.5/3.7 Sonnet, y en febrero de 2026 METR reconoció que probablemente los developers ya van más rápido con IA. Como prueba de que la sensación no mide la velocidad, sigue vigente.

    ¿Cómo sé si la IA me hace más productivo a mí?

    Registra durante dos semanas tu estimación previa, decide al azar si usas IA y mide el tiempo hasta el merge y el retrabajo posterior. Compara las estimaciones con el reloj en lugar de fiarte de la sensación.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Cómo usar Jev: de cero a tu primera llamada en 15 minutos

    Cómo usar Jev: de cero a tu primera llamada en 15 minutos

    Leíste qué es Jev. Te convenció la idea de un modelo que no genera texto, solo decide. Y sigues sin una sola llamada en tu código.

    Ese es el hueco entre entender una herramienta y saber cómo usar Jev de verdad: la primera llamada es la que te enseña dónde se tropieza.

    Saber qué es una herramienta y tenerla respondiendo en tu terminal son cosas distintas. Con Jev se tropieza en sitios que no esperas: un noul que no es un número, un alias de modelo que cambia sin avisarte, preguntas que funcionan peor en castellano.

    Así que vamos con el caso más pequeño que tiene sentido en un proyecto real: clasificar los comentarios que llegan a un blog. Paso a paso, en orden.

    En corto: para empezar con Jev crea una API key en la consola de TypeSafe, guárdala en TYPESAFE_API_KEY y haz un POST a https://api.typesafe.ai/v1/systemone con un state y un mapa de questions tipadas. Con el SDK (@typesafe-ai/sdk o typesafe-sdk) es una sola llamada. El tropiezo más común es tratar el noul como un número: es un objeto y el valor está en .noul.

    Jev es un modelo de TypeSafe AI al que le mandas un texto (state) y preguntas cerradas de tres tipos (noul, choice, score), y te devuelve respuestas tipadas con probabilidades en lugar de texto libre. Si quieres la parte conceptual (RLCD, por qué no genera texto, cuándo compite con un LLM), está en qué es Jev y por qué sus probabilidades están calibradas. Aquí vamos a lo práctico.

    El caso: triaje de comentarios del blog

    A un blog de developers llegan preguntas técnicas, feedback y spam. Solo algunos piden respuesta del autor, y alguno trae un tono que conviene revisar. Tres decisiones, una por primitiva:

    • kind (choice): pregunta técnica, feedback o spam.
    • needs_reply (noul): ¿necesita respuesta del autor?
    • tone (score): de amable a hostil.

    Paso 1: pruébalo sin código en el Playground

    Antes de instalar nada, abre el Playground e inicia sesión. Pega un comentario como state:

    Muy buen post. Una duda: en el ejemplo del interceptor, ¿por qué usas inject() fuera del constructor? En mi proyecto con Angular 17 me da error.
    

    Añade una pregunta noul:

    {
      "needs_reply": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Does this comment need a reply from the author of the post?"
      }
    }
    

    Después añade un choice y un score y mira las tres respuestas juntas.

    Paso 2: la API key, en una variable de entorno

    Crea la key en console.typesafe.ai/keys y guárdala como variable de entorno. Los SDK la leen de TYPESAFE_API_KEY sin que tengas que pasarla.

    En bash o zsh:

    export TYPESAFE_API_KEY="tu-api-key"
    

    En PowerShell:

    $env:TYPESAFE_API_KEY = "tu-api-key"
    

    La key vive en el servidor. Nunca en el frontend. El SDK de TypeScript tiene una opción dangerouslyAllowBrowser que viene a false por algo: si lo activas en el navegador, cualquiera abre las DevTools y se lleva tu key.

    Paso 3: tu primera llamada a Jev con cURL

    Con la key en el entorno, esta es la llamada mínima. En Windows, lánzala desde Git Bash o WSL: en PowerShell 5.1 curl es un alias de Invoke-WebRequest y el heredoc no funciona.

    curl -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
      -H "Authorization: Bearer $TYPESAFE_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d @- <<'EOF'
    {
      "model": "jev-latest",
      "state": { "comment": "Muy buen post. ¿Por qué usas inject() fuera del constructor? Me da error." },
      "questions": {
        "needs_reply": {
          "type": "noul",
          "instructions": "Does `comment` need a reply from the author of the post?"
        }
      }
    }
    EOF
    

    Tres campos en el body: state (texto, objeto o array), model (obligatorio si vas por HTTP) y questions. La clave de cada pregunta (needs_reply) la eliges tú y no se envía al modelo: solo sirve para encontrar la respuesta después.

    Paso 4: cómo usar Jev con el SDK de TypeScript

    Necesitas Node 20 o superior. Este código es del SDK de TypeScript v0.6.0 (15 de septiembre de 2026), en el que los niveles de score pasan a ser un array ordenado:

    npm install @typesafe-ai/sdk
    # o
    bun add @typesafe-ai/sdk
    

    Y el triaje completo:

    import { choice, noul, score, TypeSafeClient } from '@typesafe-ai/sdk'
    
    const client = new TypeSafeClient() // lee TYPESAFE_API_KEY
    
    export async function triageComment(postTitle: string, comment: string) {
      return client.systemOne({
        state: { post_title: postTitle, comment },
        questions: {
          kind: choice('What kind of message is `comment`?', {
            technical_question: 'The reader asks a technical question about the post or its code',
            feedback: 'Opinion, praise, criticism or a correction about the post',
            spam: 'Promotion, links unrelated to `post_title`, or bot-generated text',
          }),
          needs_reply: noul('Does `comment` need a reply from the author of the post?', {
            true: 'It asks something only the author can answer, or reports an error in the post',
            false: 'It is a thank-you, a general opinion, or spam',
          }),
          tone: score('How hostile is the tone of `comment`?', [
            'Friendly or neutral',
            'Critical but respectful',
            'Hostile or insulting',
          ]),
        },
      })
    }
    

    Fíjate en los backticks: `comment` y `post_title` le dicen a Jev qué campo del state mirar en cada pregunta. Y no hay model: el SDK usa jev-latest por defecto. Los tipos de answers se infieren de las preguntas, así que answers.kind.choice ya viene tipado como 'technical_question' | 'feedback' | 'spam'.

    Separar el comentario en tres preguntas pequeñas en vez de pedir "analiza este comentario" es la decisión de diseño que más importa. En el hilo de lanzamiento en Hacker News, un usuario describía el antipatrón así: "A lot of people have become prompt maximalists, asking for complex multi-part solutions or dynamic workflows in a single prompt." Y otro, que todavía no lo había probado, contaba cómo rediseñaría con Jev su app de seguimiento de paquetes: "Using Jev I’d decompose the prompt into a bunch of smaller questions, then I’d combine the answers in software."

    Paso 5: qué devuelve Jev y cómo leerlo

    Jev devuelve un objeto con tres claves: answers (una entrada por pregunta, con el mismo nombre que le diste), model (la versión exacta que respondió) y usage (los tokens).

    Esto es lo que devuelve la API para el comentario del Paso 1 pasado por triageComment (valores de ejemplo, forma exacta):

    {
      "model": "jev-1.13.0",
      "answers": {
        "kind": {
          "type": "choice",
          "choice": "technical_question",
          "confidence": 0.91,
          "probabilities": { "technical_question": 0.94, "feedback": 0.06, "spam": 0.0 }
        },
        "needs_reply": { "type": "noul", "noul": 0.97 },
        "tone": {
          "type": "score",
          "score": 0.12,
          "confidence": 0.82,
          "legend": { "0": "Friendly or neutral", "1": "Critical but respectful", "2": "Hostile or insulting" },
          "probabilities": { "0": 0.88, "1": 0.12, "2": 0.0 }
        }
      },
      "usage": { "input_tokens": 214, "output_tokens": 58 }
    }
    
    Campo Qué es Lo que suele confundir
    model La versión concreta que respondió Pediste jev-latest y te dice jev-1.13.0. Guárdalo en tus logs
    noul Probabilidad de "sí", de 0 a 1 Es answers.needs_reply.noul, no answers.needs_reply. No trae confidence
    choice La opción elegida Mira también probabilities (suman 1) y confidence
    score Media ponderada sobre los índices 0..n-1 Puede caer entre niveles: 0.12 no es "nivel 0", es "casi 0"
    legend Texto de cada nivel del score Te evita guardar el array de niveles en otro sitio
    usage Tokens de entrada y salida Pagas solo la entrada (0,042 $ por millón). output_tokens no es cero, pero es gratis

    Si consumes la API con fetch en vez del SDK, esa respuesta entra a tu sistema sin tipos. Es justo la frontera donde conviene validar con un schema: te lo explico en el curso de Zod para TypeScript, y el patrón es el mismo para cualquier API externa.

    Paso 6: cómo usar Jev en Python

    Python 3.10 o superior:

    pip install typesafe-sdk
    # o
    uv add typesafe-sdk
    
    from typesafe_sdk import Choice, Noul, Score, TypeSafeClient
    
    comment = "Muy buen post. ¿Por qué usas inject() fuera del constructor? Me da error."
    
    with TypeSafeClient() as client:
        response = client.system_one(
            state={"post_title": "Interceptores en Angular", "comment": comment},
            questions={
                "kind": Choice(
                    instructions="What kind of message is `comment`?",
                    criteria={"technical_question": None, "feedback": None, "spam": None},
                ),
                "needs_reply": Noul(
                    instructions="Does `comment` need a reply from the author of the post?",
                ),
                "tone": Score(
                    instructions="How hostile is the tone of `comment`?",
                    criteria=["Friendly or neutral", "Critical but respectful", "Hostile or insulting"],
                ),
            },
        )
    
    print(response.choices["kind"].choice)
    print(response.nouls["needs_reply"].noul)
    print(response.scores["tone"].score)
    

    Los argumentos son instructions= y criteria= en las tres clases. Si vienes de otro tutorial con options= o levels=, eso no existe.

    Qué vía elegir para cada momento

    Playground cURL SDK TypeScript SDK Python
    Para qué Afinar preguntas Comprobar key y endpoint Integrarlo en tu backend Node/Bun Scripts, notebooks, FastAPI
    Necesitas Cuenta Key + terminal Key + Node 20+ Key + Python 3.10+
    Reintentos ante 429/5xx No aplica Los programas tú Incluidos Incluidos
    Límite / riesgo No ves cómo se comporta con tus datos reales en volumen Sin tipos: es fácil leer mal la respuesta Si lo ejecutas en el navegador, expones la key Si lees response.answers[...] sin mirar el tipo, el error de .noul aparece en ejecución

    Los tropiezos del primer día

    El noul es un objeto. if (answers.needs_reply > 0.5) no hace lo que crees: en TypeScript no compila y en Python lanza un TypeError al comparar. Es answers.needs_reply.noul > 0.5.

    jev-latest se mueve. Hoy apunta a jev-1.13.0, pero el alias avanza con cada release estable. Mientras pruebas, da igual. En cuanto calibres umbrales, fija la versión con new TypeSafeClient({ defaultModel: 'jev-1.13.0' }). GET /v1/models hoy solo lista los alias; el ID versionado que te respondió lo tienes en el campo model de cada respuesta.

    Preguntas en inglés. El inglés es el idioma principal de entrenamiento y donde mejor acierta. Las instructions y los criteria van en inglés. El state puede ir en castellano, pero mide antes de fiarte.

    State limpio. Manda el comentario y el título del post, no el HTML de la página ni el hilo entero. Solo acepta texto: si el comentario lleva una captura, Jev no la ve.

    Errores HTTP. Un 401 es la key y un 422, el body: el propio error te dice qué campo falla.

    El SDK de TypeScript ya reintenta 408, 429 y 5xx por ti.

    Límites de este primer setup

    Unos cuantos comentarios en el Playground no validan nada. Que te devuelva confidence: 1.0 puede pasar, y no significa que acierte siempre en tu dominio. Otro comentario del hilo de HN lo dice sin rodeos: "It can't hallucinate, but it doesn't mean it can't make wrong decisions." Antes de automatizar nada necesitas una muestra etiquetada a mano y comparar. Es el mismo razonamiento que te cuento en evals deterministas para agentes de IA.

    La latencia que ves en tu terminal no es la de la doc. La documentación de modelos habla de unos 100 ms por consulta, y eso es inferencia. Desde mi red, contra jev-1.13.0, medí una mediana de unos 258 ms reutilizando la conexión TLS y unos 628 ms abriendo una conexión nueva. Si lo llamas desde una función serverless que abre conexión en cada invocación, cuenta con la cifra alta.

    Los rate limits no son un contrato. Hoy son 250.000 tokens por segundo y 1.200 peticiones por minuto, pero la propia doc avisa de que se están ajustando dinámicamente y pueden cambiar sin aviso. Si quieres pasar por Jev el histórico de comentarios de golpe, móntalo con cola y reintentos, no con un Promise.all de diez mil llamadas.

    Siguiente paso: qué hacer con el confidence

    ¿Qué haces con un needs_reply de 0.62 o un kind con confidence 0.55? El patrón de umbrales (automatizar lo claro, mandar lo dudoso a revisión humana) está en el post sobre qué es Jev.

    Lo que sí puedes hacer hoy: coge los últimos 30 comentarios de tu blog, tu canal o tu repo, etiquétalos a mano y pásalos por el script del Paso 4. En una hora sabrás si Jev acierta con tus datos, que es lo único que importa.

    Y si trabajas con Claude Code, instala la skill oficial para que tu agente conozca la API sin que se la expliques:

    claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills
    claude plugin install typesafe@typesafe-ai
    

    Con otros agentes: npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-ai. Y si quieres llevar ese flujo con agentes de la idea a un producto en producción, es lo que hacemos en Construye con IA.

    Qué hacer con esos números es el centro de Jev y las decisiones tipadas con IA: por qué lo que está calibrado son las probabilidades y no el confidence, cómo comprobarlo con casos de tu propio histórico y los patrones para llevarlo a producción.

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué necesito para empezar a usar Jev?

    Una cuenta en la consola de TypeSafe y una API key. Para probar con cURL basta la terminal; para los SDK, Node 20 o superior (TypeScript) o Python 3.10 o superior. Si prefieres fetch sin SDK, funciona igual: es un POST con JSON, pero los tipos y los reintentos los programas tú.

    ¿Por qué mi noul nunca pasa del umbral?

    Porque probablemente estás comparando el objeto entero. La respuesta de un noul es { "type": "noul", "noul": 0.97 }, así que el número está en answers.needs_reply.noul. Además, a diferencia de choice y score, el noul no trae campo confidence.

    ¿Tengo que pasar model en cada llamada?

    En HTTP sí, es obligatorio. En los SDK no: usan jev-latest por defecto, o el que pongas en defaultModel o en la variable TYPESAFE_DEFAULT_MODEL. Cuando tengas umbrales ajustados, fija jev-1.13.0 para que un cambio de versión no te los mueva.

    ¿Puedo mandar el state en castellano?

    Sí, lo acepta. Pero el inglés es donde mejor acierta, así que deja las preguntas y los criterios en inglés y mide el acierto con comentarios reales en castellano antes de automatizar decisiones.

    ¿Cómo pruebo Jev sin escribir código?

    En el Playground: pegas un texto como state, añades preguntas noul, choice o score y ves las respuestas con sus probabilidades.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Jev API: cómo conectar tu aplicación y llevarla a producción

    Jev API: cómo conectar tu aplicación y llevarla a producción

    Misma Jev API, mismo modelo, misma pregunta. Una llamada tarda 258 ms. La otra, 628 ms.

    Es lo que medí desde mi red contra jev-1.13.0: la mediana reutilizando la conexión TLS frente a la mediana abriendo una conexión nueva en cada petición. 2,4 veces más lento sin tocar una línea del request.

    Esa diferencia no aparece en ningún tutorial de "tu primera llamada". Aparece en producción, junto con los 429, los 529 y un alias de modelo que cambia sin avisarte.

    En corto: la Jev API es un único POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone síncrono. Mandas model, state y questions, y recibes answers tipadas con su distribución de probabilidad. En producción lo que importa es reintentar 429 y 529 con backoff, reutilizar la conexión y fijar jev-1.13.0 en lugar de jev-latest.

    La Jev API es la interfaz HTTP de TypeSafe AI para su modelo Jev: le mandas un state y un mapa de preguntas tipadas (noul, choice, score) en peticiones síncronas que devuelven decisiones tipadas con su distribución de probabilidad. Si todavía no sabes qué es Jev y por qué sus probabilidades están calibradas, empieza por ahí.

    Y si aún no has hecho tu primera llamada (API key, cURL, SDK), tienes el paso a paso en cómo usar Jev: de cero a tu primera llamada. Aquí vamos a lo que viene después.


    La forma real del request

    Un caso típico de backend: llega un mensaje de un cliente y quieres saber qué pide, si es urgente y cuánto riesgo hay de que se vaya.

    {
      "model": "jev-1.13.0",
      "state": {
        "solicitud": "Necesito cancelar mi suscripción inmediatamente porque me cobran el doble.",
        "plan_actual": "Pro_Anual"
      },
      "questions": {
        "intencion": {
          "type": "choice",
          "instructions": "What is the primary intent of `solicitud`?",
          "criteria": {
            "cancelar": "User wants to terminate their account or subscription",
            "queja_precio": "User complains about pricing without explicit cancellation",
            "soporte": "Technical problems or general inquiry"
          }
        },
        "es_urgente": {
          "type": "noul",
          "instructions": "Does `solicitud` express high urgency or indignation?"
        },
        "riesgo_churn": {
          "type": "score",
          "instructions": "Churn risk based on `solicitud` and `plan_actual`",
          "criteria": ["Nulo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Inminente"]
        }
      }
    }
    

    Tres campos obligatorios arriba: model, state y questions. Cada pregunta lleva type e instructions. En choice, criteria es un mapa de etiqueta a descripción. En score, un array ordenado de niveles. Las preguntas van en inglés y el state en castellano: lo explico en los límites.

    Fíjate en los nombres entre backticks. Con ellos le dices a Jev qué parte del state tiene que juzgar.

    No se parece a nada de /chat/completions, y es a propósito. Como resumió un usuario en el hilo de lanzamiento en Hacker News: "You're not just providing unstructured text and getting unstructured text back."

    La forma real de la respuesta

    Esto devuelve la Jev API para el request anterior (valores de ejemplo, forma exacta):

    {
      "model": "jev-1.13.0",
      "answers": {
        "intencion": {
          "type": "choice",
          "choice": "cancelar",
          "probabilities": { "cancelar": 0.91, "queja_precio": 0.08, "soporte": 0.01 },
          "confidence": 0.87
        },
        "es_urgente": { "type": "noul", "noul": 0.93 },
        "riesgo_churn": {
          "type": "score",
          "score": 3.16,
          "legend": { "0": "Nulo", "1": "Bajo", "2": "Medio", "3": "Alto", "4": "Inminente" },
          "probabilities": { "0": 0.0, "1": 0.02, "2": 0.1, "3": 0.58, "4": 0.3 },
          "confidence": 0.52
        }
      },
      "usage": { "input_tokens": 342, "output_tokens": 41 }
    }
    

    Tres cosas que rompen integraciones:

    • El noul es un objeto, no un número. El valor está en answers.es_urgente.noul, y no trae confidence.
    • El score es una media ponderada sobre los índices 0..n-1. 3,16 no es "nivel 3": es "Alto, tirando a Inminente".
    • model te dice qué versión respondió de verdad. Guárdalo en cada log.

    Un fetch de producción: reintentos y conexión reutilizada

    Si usas el SDK oficial, los reintentos ya vienen hechos: la doc dice que reintenta con backoff 429 y 529 y respeta retry-after. Si vas con fetch directo, esto es lo mínimo que yo pondría en producción (Node 22 o Bun):

    import { QUESTIONS } from './jev-questions' // el mapa `questions` del bloque anterior
    
    const JEV_URL = 'https://api.typesafe.ai/v1/systemone'
    const MODEL = 'jev-1.13.0' // versión fijada, no jev-latest
    const RETRYABLE = new Set([429, 529])
    const MAX_RETRIES = 3
    
    type NoulAnswer = { type: 'noul'; noul: number }
    type ChoiceAnswer<K extends string> = {
      type: 'choice'
      choice: K
      probabilities: Record<K, number>
      confidence: number
    }
    type ScoreAnswer = {
      type: 'score'
      score: number
      legend: Record<string, string>
      probabilities: Record<string, number>
      confidence: number
    }
    
    interface JevApiResponse {
      model: string
      answers: {
        intencion: ChoiceAnswer<'cancelar' | 'queja_precio' | 'soporte'>
        es_urgente: NoulAnswer
        riesgo_churn: ScoreAnswer
      }
      usage: { input_tokens: number; output_tokens: number }
    }
    
    const sleep = (ms: number) => new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms))
    
    function retryDelayMs(res: Response, attempt: number): number {
      const retryAfter = Number(res.headers.get('retry-after')) // segundos
      if (Number.isFinite(retryAfter) && retryAfter > 0) return retryAfter * 1000
      return Math.min(500 * 2 ** attempt, 5000) + Math.random() * 250
    }
    
    export async function evaluarSolicitud(state: {
      solicitud: string
      plan_actual: string
    }): Promise<JevApiResponse> {
      const apiKey = process.env.TYPESAFE_API_KEY
      if (!apiKey) throw new Error('TYPESAFE_API_KEY no configurada')
    
      const body = JSON.stringify({ model: MODEL, state, questions: QUESTIONS })
    
      for (let attempt = 0; ; attempt++) {
        const res = await fetch(JEV_URL, {
          method: 'POST',
          headers: { Authorization: `Bearer ${apiKey}`, 'Content-Type': 'application/json' },
          body,
        })
    
        if (res.ok) {
          const data = (await res.json()) as JevApiResponse
          console.info('jev', { model: data.model, input_tokens: data.usage.input_tokens })
          return data
        }
    
        if (!RETRYABLE.has(res.status) || attempt >= MAX_RETRIES) {
          throw new Error(`Jev API ${res.status}: ${await res.text()}`)
        }
    
        const delay = retryDelayMs(res, attempt)
        await res.body?.cancel() // libera la conexión para reutilizarla
        await sleep(delay)
      }
    }
    

    Sobre la conexión: el fetch de Node y el de Bun mantienen las conexiones abiertas con keep-alive dentro del mismo proceso. Lo que te lleva a los 628 ms es abrir una nueva en cada llamada: una función serverless en frío, un cliente HTTP creado dentro del handler o un Connection: close. Si usas un agente HTTP propio, créalo una vez a nivel de módulo y compártelo.

    Y el as JevApiResponse es una promesa, no una comprobación. En la frontera con una API externa, valida con un schema antes de meter answers en tu lógica: lo cuento en integraciones seguras con Jev.


    Fan-out: todas las preguntas en una llamada

    Si necesitas cinco dimensiones de un mismo texto (idioma, intención, gravedad, toxicidad, si pasa a un humano), no hagas cinco llamadas.

    Jev evalúa cada pregunta por separado y en paralelo contra el mismo state. Una respuesta no influye en otra. Por eso la doc recomienda meter en una sola petición todas las preguntas que tu código pueda necesitar, incluso las especulativas, y decidir después cuáles usar.

                          FAN-OUT ESPECULATIVO
      ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
      │                                                                           │
      │                  ┌──► Pregunta 1: Idioma ('es' | 'en')                    │
      │                  ├──► Pregunta 2: Intención de compra                     │
      │  Mismo state  ───┼──► Pregunta 3: Gravedad del incidente (score)          │
      │                  ├──► Pregunta 4: Lenguaje tóxico (noul)                  │
      │                  └──► Pregunta 5: Pasar a un agente humano (noul)         │
      │                                                                           │
      │  Resultado: 5 respuestas tipadas en una única llamada HTTP                │
      └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
    

    Añadir preguntas apenas cambia el tiempo de respuesta: cinco preguntas cuestan prácticamente el mismo tiempo que una sola. Jev no genera texto, devuelve la decisión entera de una vez (unos 100 ms de inferencia según TypeSafe; en mi red, unos 250 ms end-to-end con la conexión reutilizada).

    Lo que no es gratis son los tokens. La salida no se factura, pero cada pregunta extra suma tokens de entrada. La propia doc lo dice: "Extra questions still cost tokens".


    Errores HTTP de la Jev API y qué hacer con cada uno

    La referencia de la API documenta cuatro:

    Código Qué significa Causa típica Qué hacer
    401 Unauthorized API key ausente o inválida Falta la cabecera Authorization o la variable de entorno está vacía Revisar la key. No reintentar
    422 Unprocessable Entity El cuerpo no pasa la validación Falta un campo obligatorio, pregunta mal formada, un choice con más de 255 opciones o un score con más de 10 niveles Corregir el payload. El cuerpo del error te dice qué campo falla. No reintentar
    429 Too Many Requests Has superado tu límite de tasa Picos de tráfico o lotes grandes sin control de concurrencia Backoff exponencial y respetar retry-after si viene
    529 Overloaded TypeSafe está sobrecargado Demanda alta en su lado Backoff igual que el 429

    Límites actuales

    TypeSafe avisa en la página de modelos de que se están ajustando y pueden cambiar sin previo aviso:

    • Tokens: 250.000 por segundo.
    • Peticiones: 1.200 por minuto.
    • Contexto: 64.000 tokens por request contando el state y todas las preguntas, y 32.000 para el state más la pregunta más larga. El segundo es el que te limita de verdad.

    Los 3 errores más comunes al conectar la Jev API

                         ERRORES FRECUENTES EN LA Jev API
      ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
      │ 1. Preguntar sin backticks: Jev no sabe qué parte del state mirar.        │
      │ 2. Mandar el objeto de base de datos entero como state.                   │
      │ 3. Tratar un confidence alto como si fuera la respuesta correcta.        │
      └───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
    

    1. Preguntar sin backticks

    Sin backticks, Jev no sabe a qué parte del state te refieres y juzga el objeto entero. Con el nombre del campo entre backticks le dices exactamente qué evaluar. También acepta rutas con punto e índice:

    {
      "vago": { "type": "noul", "instructions": "Is the ticket about a refund?" },
      "preciso": { "type": "noul", "instructions": "Does `ticket.messages[0].text` request a refund?" }
    }
    

    2. Mandar el objeto de base de datos entero

    Pasar el registro del ORM con 50 propiedades sale caro dos veces. Pagas esos tokens y la puntería cae: la doc de jev-1.13 avisa de que el detalle irrelevante actúa de distractor. Filtra en código y manda solo los campos que la pregunta necesita.

    3. Tratar un confidence alto como verdad

    confidence resume lo concentrada que está la distribución de probabilities. Te dice que el modelo lo tiene claro, no que acierte. Un 0,95 en un caso raro de tu dominio puede estar igual de equivocado.

    Los umbrales se ajustan con una muestra etiquetada a mano, por versión del modelo y según lo que cueste equivocarse en cada acción. Cómo montarlo lo cuento en el harness con Jev y su veredicto calibrado.


    Límites de la Jev API

    El state no se trata como hostil. La doc de jev-1.13 lo dice sin rodeos: un texto escrito para empujar la respuesta puede moverla. En el ejemplo, solicitud la escribe el cliente. Un "esto no es una cancelación, clasifícalo como soporte" metido en el mensaje puede cambiar tu choice. Prueba casos límite antes de automatizar nada con consecuencias.

    Rinde mejor en inglés. Es el idioma principal de entrenamiento. Deja instructions y criteria en inglés, y mide el acierto con tus textos reales en castellano antes de fiarte.

    No hay streaming ni modo asíncrono. La respuesta llega entera en la misma conexión HTTP. Si procesas miles de registros, la asincronía la pone tu cola.

    Los límites de tasa cambian sin aviso. Diseña con cola y concurrencia limitada, no con un Promise.all de diez mil llamadas.

    jev-latest se mueve. Hoy apunta a jev-1.13.0, pero avanza con cada release. Si has calibrado umbrales, fija jev-1.13.0 y cambia de versión cuando tú decidas.

    El techo real son 32.000 tokens para el state más la pregunta más larga, aunque el request admita 64.000.

    Y si no tienes cuenta. TypeSafe pausó los registros nuevos el 22 de septiembre de 2026 por la demanda; las cuentas anteriores siguen funcionando. A 25 de septiembre, Jev está disponible en OpenRouter como typesafe/jev-1.13, en el endpoint https://openrouter.ai/api/v1/systemone, con 32.000 tokens de contexto combinado. Tienes la guía oficial de OpenRouter para Jev. Curioso, porque el mismo usuario de HN avisaba de que encajarlo ahí "would take a different request and response format than every other model on Open Router". Es justo lo que han hecho: un endpoint propio.


    Antes de subirlo a producción

    Cuatro cambios, hoy, en el código que ya tienes:

    1. Cambia jev-latest por jev-1.13.0.
    2. Crea el cliente HTTP una vez y reutiliza la conexión.
    3. Reintenta 429 y 529 con backoff exponencial, respetando retry-after. Nada más.
    4. Registra el campo model de cada respuesta junto a la decisión que tomaste.

    Con eso, cuando algo cambie, sabrás si fue tu código, tu red o el modelo.

    Si quieres la API entera con la forma real de las respuestas, los errores, los reintentos y los patrones para decidir qué hace tu código con cada probabilidad, está en Jev y las decisiones tipadas con IA.

    Para montar pipelines con agentes que llevan una idea hasta producción, tienes el curso Construye con IA.

    Y si quieres debatir implementaciones reales con otros developers, entra en Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿La Jev API tiene streaming?

    No. Jev no genera texto token a token: devuelve la decisión entera de una vez, con unos 100 ms de inferencia según TypeSafe. Medido desde mi red, end-to-end: unos 250 ms (mediana de 258 ms con la conexión TLS reutilizada, 628 ms abriendo una nueva).

    ¿Puedo llamar a la Jev API desde el frontend?

    Técnicamente sí, pero expones tu TYPESAFE_API_KEY a cualquiera que abra las DevTools. Pasa siempre por tu backend o por una función serverless que guarde la key.

    ¿Cuánto texto cabe en una petición?

    64.000 tokens por request, contando el state y todas las preguntas. Pero hay un segundo techo de 32.000 para el state más la pregunta más larga, y en la práctica es el que decide. Además, cuanto más texto irrelevante mandas, peor acierta.

    ¿Ofrece la Jev API webhooks o callbacks asíncronos?

    No existe: la API es síncrona y la respuesta llega entera en la misma conexión HTTP. Si procesas lotes grandes, la asincronía la pone tu cola, no TypeSafe.

    ¿Qué pongo en el campo model?

    Mientras pruebas, jev-latest vale. En producción, jev-1.13.0: el alias avanza con cada release y puede moverte los umbrales sin que cambies nada. El campo model de la respuesta te dice qué versión respondió.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Los benchmarks de IA para programar que sí importan en 2026

    Los benchmarks de IA para programar que sí importan en 2026

    Hace tres días salió Claude Opus 5.5. Antes de que terminara el día tenía cinco mensajes distintos preguntándome lo mismo: ¿es el mejor para programar ahora?

    Mi respuesta debería haber sido fácil. No lo fue.

    El problema no es falta de datos. La mayoría de los benchmarks de IA para programar que circulan hoy no miden lo que dicen medir. Hace unas semanas expliqué por qué el 96% de SWE-bench Verified es ruido — contaminación de datos, tests rotos, un puñado de repos repetidos hasta el cansancio. Si no lo leíste, el resumen cabe en una frase: ese número no predice si el modelo te sirve a ti.

    Eso deja una pregunta sin responder, y me la hicieron cinco veces esta semana: vale, ¿pero entonces qué SÍ miro? No es solo "el coste por tarea" — de eso ya hablé aparte. Es más concreto que eso.

    En corto: los benchmarks de IA para programar que importan en 2026 son los que resisten la contaminación con datasets privados o rotativos, miden tareas multi-paso sobre entornos reales — no snippets sueltos — y reportan tasa de éxito junto al coste por tarea. Terminal-Bench, el subset privado de SWE-bench Pro, el time-horizon de METR y las arenas con voto humano cumplen esas condiciones mejor que cualquier leaderboard de un solo número. Pero la señal más fiable no la publica ningún laboratorio: es el eval que montas tú mismo sobre tickets ya cerrados de tu propio repo.

    ¿Qué es un benchmark de IA para programar?

    Un benchmark de IA para programar es un conjunto fijo de tareas de código con un criterio de éxito objetivo — tests que pasan, un PR que mergea sin romper nada — que se usa para comparar modelos o herramientas de forma reproducible.

    Esa definición esconde la trampa: "reproducible" no significa "representativo". Puedes sacar un resultado perfecto en 500 tareas de Django y que eso no prediga nada sobre tu backend en Go o tu monorepo de TypeScript.

    Los benchmarks fallan por tres motivos: el dataset se filtra al entrenamiento de la siguiente generación de modelos, las tareas son demasiado pequeñas para parecerse a trabajo real, y casi ninguno reporta el coste de llegar al resultado. Arreglar esos tres puntos separa un benchmark útil de uno decorativo.

    Las señales que sí predicen algo en 2026

    Datasets que se resisten a la contaminación

    SWE-bench Pro nació para resolver el problema de memorización. Su subset público usa código con licencia copyleft (GPL) precisamente porque esa licencia "viral" hace improbable que entre en datasets de entrenamiento — pero sigue siendo código técnicamente indexable.

    La parte que sí es genuinamente invisible para cualquier modelo es el subset privado, hecho con codebases 100% propietarios de 18 startups que nunca salieron de la infraestructura interna de Scale. Ahí es donde cae el rendimiento en serio: Claude Opus 4.1 pasa de 22,7% a 17,8% de resolución, y GPT-5 de 23,1% a 14,9%, según los datos publicados por Scale AI. Esa caída — y no el número público — es la que te dice cuánto del "96%" original era memoria y cuánto era capacidad real.

    Evals multi-paso sobre entornos reales: Terminal-Bench

    Terminal-Bench no pide generar una función: pide operar una terminal completa — instalar dependencias, compilar en varios lenguajes, depurar un fallo del sistema y verificar que el resultado final funciona de punta a punta. Se parece mucho más a un día de trabajo real que resolver un issue de una línea.

    En la versión 4.0, GPT-6 Astra lidera con 58,2%, Claude Fable 5.1 queda a 0,3 puntos con 57,9%, y GLM-5.3 se queda en 41,8% — cifras del leaderboard de septiembre de 2026. Lo interesante no es quién gana: según los mismos datos, Opus 5.5 iguala a GPT-6 Astra por cerca del 40% del coste por tarea — el mismo argumento de coste que desarrollé en el post sobre agentic systems. Medir tareas de terminal completas es más honesto que medir un parche aislado, porque obliga al modelo a manejar el mismo desorden que un desarrollador maneja todos los días.

    El eval con feedback real: Aider Polyglot

    Aider Polyglot evalúa 225 ejercicios de Exercism en seis lenguajes con dos intentos: en el segundo, el modelo recibe el error real de los tests que falló en el primero. Mide algo que casi ningún benchmark mide — si el modelo sabe iterar con feedback, que es como trabajas tú con un agente en el día a día.

    GPT-5 lidera con 0,880 sobre casi 60 modelos evaluados. Lo que vale la pena mirar no es el primer puesto, sino la distancia entre el primer y el segundo intento: ahí ves si un modelo corrige su error o lo repite.

    La curva, no la foto: el time-horizon de METR

    METR no compara modelos entre sí: mide la duración de tarea (en tiempo humano) que un modelo resuelve con 50% de éxito, y sigue esa cifra en el tiempo. Según su modelo, en 2024-2025 esa duración se dobló cada 4 meses, frente al ritmo de 7 meses que se mantuvo entre 2019 y 2025.

    Este benchmark no te dice qué herramienta elegir hoy — te dice si conviene re-evaluar tu stack cada trimestre o si puedes esperar tranquilo. Es la única señal de esta lista pensada para planear, no para decidir ya.

    Arena Elo con voto humano

    WebDev Arena y Copilot Arena hacen algo que ningún leaderboard automático hace: ponen a dos modelos a resolver la misma tarea y dejan que un desarrollador real vote a ciegas cuál prefiere. WebDev Arena acumula más de 80.000 votos con un modelo Bradley-Terry, el mismo sistema detrás del Elo de ajedrez.

    La ventaja: ningún laboratorio puede optimizar tan fácil para "gustarle más a un humano a ciegas" como puede optimizar para un test set conocido. La desventaja, en la siguiente sección.

    Tu propio eval sobre tickets cerrados

    Esta es la señal que ningún leaderboard público te va a dar, y es la más fiable de todas.

    En el hilo de Hacker News sobre Real-SWE — un benchmark construido sobre código privado de empresas reales — el dato que más se repite es este: el modelo que lidera SWE-bench Verified con más del 90% de resolución cae por debajo del 40% cuando el código es privado y nunca lo vio en entrenamiento.

    Lo mismo aparece en el hilo sobre el benchmark que corrió Databricks contra su propio monorepo de millones de líneas: los agentes que brillan en demos cortas se atascan en cuanto el contexto supera lo que cualquier dataset público simula.

    La conclusión no es "desconfía de todo": tu repo es, literalmente, el benchmark más resistente a la contaminación que existe, porque nadie más lo tiene. Así lo montas:

    1. Saca 15-20 tickets ya cerrados de los últimos tres meses, con PR mergeado y tests en verde.
    2. Convierte el criterio de aceptación de cada ticket en un test o script de verificación automática — esto es, literalmente, revisar por contrato antes de aceptar código de un agente.
    3. Corre el modelo o herramienta candidata contra cada ticket sin que vea la solución original.
    4. Mide tres números por tarea: ¿pasó?, cuánto tardó, cuánto costó en tokens o en API.
    5. Repite el mismo set cada vez que cambies de modelo — así tu decisión no depende de lo que un laboratorio decida publicar esa semana.

    Comparativa: qué benchmark mirar y qué esconde cada uno

    Benchmark Qué mide Fiabilidad en 2026 Limitación principal
    HumanEval / MBPP Función aislada, sin contexto de repo Baja Contaminado desde 2022; no mide integración real
    SWE-bench Verified (público) Issue → PR en repos Python populares Baja Saturado y con memorización parcial (detalle aquí)
    SWE-bench Pro (subset privado) Issue → PR en codebases propietarios Alta Cobertura limitada de lenguajes; caro de mantener
    Terminal-Bench 4.0 Tareas multi-paso en shell real Alta para infra/DevOps Sesgado a tareas de sistema, no a feature work de producto
    Aider Polyglot Edición con feedback de tests, 6 lenguajes Media-alta Ejercicios acotados, no multi-archivo grande
    METR time-horizon Duración de tarea resuelta al 50% Alta para tendencia No dice qué herramienta usar hoy
    Arena Elo (WebDev/Copilot) Preferencia humana ciega Media Premia lo que "se ve bien", no lo más mantenible
    Tu propio eval (tickets cerrados) Tareas reales de tu repo Máxima Cuesta montarlo; no compara entre empresas

    Cuándo NO fiarte de un benchmark

    Cuando no reporta coste ni latencia junto al éxito. Un benchmark que solo enseña "resolución" es publicidad, no medida — un modelo puede ganar en tasa de éxito y perder si triplica el gasto para llegar ahí. Más sobre esto aquí.

    Cuando el dataset lleva más de medio año circulando en abierto. SWE-bench Verified subió de 74,9% a 80,9% en seis meses sin que la capacidad real de los modelos diera ese salto — eso es saturación, no progreso.

    Cuando el ranking lo publica el mismo laboratorio que compite en él. Nadie audita sus propios deberes con objetividad — por eso el subset privado de SWE-bench Pro, sobre código que los labs no han visto, vale más que cualquier leaderboard propio.

    Cuando el dominio del benchmark no es el tuyo. Terminal-Bench mide shell, compilación y DevOps — no te dice si un modelo escribe buenos componentes de UI o una migración de base de datos limpia. Adapta la pregunta al benchmark, no al revés.

    Qué hacer con esto hoy

    La próxima vez que un modelo salga con un número enorme en portada, no preguntes cuánto sacó — pregunta en qué dataset, público o privado, y con qué coste llegó ahí. Si no puedes responder las tres, el número no sirve para decidir nada.

    Móntate el set de 15-20 tickets esta semana, no cuando salga el siguiente modelo. Es el mismo criterio de escribir la especificación antes de generar código que enseño en Construye con IA, y la plantilla de eval la comparto en Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué benchmark debo mirar si solo tengo tiempo para uno?

    Ninguno público. Monta tu propio set de 15-20 tickets cerrados de tu repo — toma una tarde y te dice más que cualquier leaderboard general. Si quieres una referencia externa, Terminal-Bench es hoy la más honesta porque exige resolver tareas completas, no un fragmento aislado.

    ¿Terminal-Bench sirve para evaluar modelos para desarrollo frontend?

    No directamente. Terminal-Bench mide tareas de shell, compilación y DevOps — un modelo puede sacar 58% ahí y ser mediocre escribiendo componentes de interfaz. Úsalo como señal de capacidad general para seguir instrucciones en varios pasos, no como predictor de calidad en frontend.

    ¿SWE-bench Pro ya resolvió el problema de la contaminación?

    Solo en su subset privado. La parte pública usa código con licencia GPL precisamente para dificultar que entre en datasets de entrenamiento, pero sigue siendo código técnicamente indexable — no tan hermético como el subset privado, hecho con codebases 100% propietarios que Scale nunca publicó. La caída de hasta ocho puntos que reporta Scale AI al pasar a código privado es la prueba de cuánta capacidad real hay detrás del número público.

    ¿Cómo monto mi propio eval sin gastar semanas en ello?

    Con 15 tickets cerrados es suficiente para empezar. No necesitas infraestructura nueva: conviertes el criterio de aceptación de cada ticket en un test automático, corres el candidato contra esos 15 casos y mides éxito, tiempo y coste. Es el proceso que detallo en el ebook gratuito "Revisión por Contrato".

    ¿Vale la pena perseguir el ranking cada vez que sale un modelo nuevo?

    No. El time-horizon de METR muestra que la capacidad sube de forma predecible — perseguir cada lanzamiento individual es ruido. Lo que vale la pena es correr tu propio set cada vez que cambies de modelo en producción, no cada vez que sale un post nuevo de benchmarks.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Cómo calculo cuánto me cuesta de verdad un agente que falla

    Cómo calculo cuánto me cuesta de verdad un agente que falla

    El miércoles que casi aprobé el email con el precio desactualizado —lo monté un agente en MailerLite con el precio de la semana anterior, listo para salir a toda la lista— se lo conté a un colega dos días después.

    Me preguntó algo que no supe responder bien: "¿por qué revisaste ese y los cuarenta y dos thumbnails de la noche anterior los aprobaste sin mirar ni uno?". Dije "depende del riesgo". Se quedó esperando un número. No lo tenía.

    "Depende" no es un criterio, es decidir a ojo. Y a ojo, tarde o temprano, fallas por el lado que más duele.

    Me senté a calcular, en números y no en corazonadas, cuánto cuesta un agente de IA que falla. La misma cuenta que hago hoy antes de aprobar lo que entrega cualquier agente.

    En corto: para decidir si reviso lo que entrega un agente de IA antes de aprobarlo, comparo dos números: el coste esperado de que falle sin que yo lo vea (probabilidad × daño) contra el coste de verificarlo yo mismo. Si el primero es mayor, reviso siempre. Si es menor, delegar sin mirar es la decisión más barata — no la más cómoda.

    ¿Qué es el coste esperado de no verificar una tarea delegada?

    El coste esperado de no verificar es la probabilidad de que la tarea delegada falle, multiplicada por todo lo que te cuesta cuando falla: detectarlo tarde, arreglarlo y el daño que ya hizo antes de que te dieras cuenta.

    El coste de verificar es más simple: es el tiempo que te cuesta a ti —o a quien revise— leer, entender y aprobar esa tarea antes de que se vuelva irreversible.

    La regla de decisión sale sola al poner los dos números uno al lado del otro. Si el coste esperado de no verificar es mayor que el coste de verificar, revisas siempre. Si es menor, delegas sin revisión — no por pereza, sino porque es la opción matemáticamente más barata.

    Este principio —revisar antes de que algo se vuelva irreversible— es el corazón del método que dejé completo y gratis en el ebook Revisión por Contrato: cómo definir de antemano qué necesita aprobación humana y qué no.

    Por qué no tomo prestado el "100x más caro en producción" de la industria

    Antes de construir esta fórmula tuve la tentación de usar el número que todo el mundo repite: que un bug en producción cuesta cien veces más arreglarlo que uno detectado en desarrollo. Aparece en charlas, en posts de blog, en pitch decks de herramientas de testing.

    Ese número, rastreado hasta la fuente, puede que no exista tal como se cita. Un hilo de Hacker News de 2021, con 159 puntos y 130 comentarios —"The 'bugs are 100x more expensive to fix in production' study might not exist"— sigue la cadena de citas hasta el estudio original y no encuentra una medición limpia detrás, solo cita tras cita.

    El usuario nerdponx lo resume mejor de lo que yo podría: "No es un caso de investigación falsificada. Es un caso de alguien citando algo apócrifo como si fuera un hecho, y luego otra gente citando esa cita" —traducido del inglés.

    Por eso, abajo, no uso ningún multiplicador prestado de la industria. Los números de probabilidad y de coste son míos, ilustrativos, pensados para mostrar el mecanismo — no una estadística que puedas citar como un dato medido.

    El cálculo real: el email con el precio equivocado

    Uso $50 la hora como referencia ilustrativa de mi propio tiempo — no es una tarifa de mercado. Cambia el número por el tuyo: el mecanismo de la fórmula no varía.

    Releer el asunto y el precio antes de aprobar el envío me costó entre 2 y 3 minutos: unos $2,50. Ese es el coste de verificar.

    La probabilidad de que el precio hubiera cambiado justo esa semana, sin que yo lo notara, era baja — pongamos, ilustrativamente, un 5%.

    Pero si fallaba, el coste no era pequeño. Arreglarlo —corrección más responder a quien preguntara— son unas 2 horas: $100. Y está el daño ya hecho antes de detectarlo: la credibilidad del precio frente a miles de bandejas que ya leyeron una cifra falsa. No tiene cifra exacta, pero tiene un piso conservador — ilustrativamente, $200. Total si falla: ≈ $300.

    Coste esperado de no verificar = 5% × $300 = $15.

    $15 es mayor que $2,50. La fórmula dice: verifica siempre. Y lo que gana la decisión no es la probabilidad —era baja— sino la magnitud del daño si el evento raro ocurre.

    El contraste: 42 thumbnails, probabilidad alta, coste casi cero

    La noche anterior había dejado al mismo agente generando cuarenta y dos thumbnails para posts antiguos: prompt, imagen, nombre de archivo, carpeta correcta. Los aprobé todos sin abrir ni una carpeta.

    Aquí la probabilidad de que algo saliera mal era, ilustrativamente, alta — un 30%: con cuarenta y dos piezas generadas en patrón, algo se cuela con frecuencia.

    Pero si falla, el coste es casi nada. Se ve al abrir la carpeta —dos minutos, unos $1,70— y se regenera con un comando. No hay corrección pública ni daño reputacional: nadie fuera de mí ve el error antes de que lo arregle.

    Coste esperado de no verificar = 30% × $1,70 ≈ $0,51.

    Verificar las 42 imágenes una por una, a un minuto cada una, cuesta $35. $0,51 es muchísimo menor que $35. La fórmula dice: delega sin revisar. Aquí la probabilidad alta no importa, porque el daño y la irreversibilidad son casi cero.

    Elemento del cálculo Email de lanzamiento 42 thumbnails
    Coste de verificar antes de aprobar 3 min ≈ $2,50 42 min (1 min c/u) ≈ $35
    Probabilidad ilustrativa de que falle 5% — evento infrecuente 30% — patrón repetido, muchas piezas
    Coste si falla (arreglar + daño ya hecho) ≈ $300 (corrección + credibilidad) ≈ $1,70 (se regenera con un comando)
    Coste esperado de NO verificar (P × coste si falla) ≈ $15 ≈ $0,51
    Qué inclina la balanza La magnitud del daño, no la probabilidad Lo barato y rápido que es detectar y arreglar
    Decisión de la fórmula Verificar siempre Delegar sin revisar

    La fila que importa es la penúltima. No decide la probabilidad: decide qué tan caro sale el daño si el evento raro ocurre, y qué tan barato es deshacerlo si no.

    Es el mismo cálculo que aplico al diseñar los agentes que uso a diario, y es lo que enseño paso a paso en Construye con IA: no solo montar el agente, también decidir qué parte de su trabajo se aprueba sin mirar y cuál se revisa siempre.

    Si esto te suena al criterio de blast radius que ya usaba antes de tener la fórmula, es porque es el mismo criterio con números detrás. Para el ángulo más amplio de por qué creo que el techo de los agentic systems es económico y no técnico, lo desarrollé en este otro post.

    Cuándo esta fórmula no sirve

    No es una máquina de la verdad. Tiene límites que conviene decir en voz alta antes de que alguien la use como excusa para no pensar.

    Estimar la probabilidad es subjetivo, y es fácil engañarte a ti mismo minimizándola. Si el agente acertó las últimas diez veces, tu cerebro te dirá que la probabilidad de fallo es más baja de lo real. Ese sesgo no lo corrige la fórmula — el número lo pones tú, con tu sesgo incluido.

    El coste del daño reputacional no tiene un número exacto. La fórmula te obliga a poner una cifra, pero esa cifra es una estimación conservadora, no una medición. Si la subestimas para que el cálculo te dé el resultado que ya querías, el cálculo miente a tu favor.

    Esta fórmula evalúa una tarea aislada, no un sistema. No sustituye un gate automático —tests, tipos, criterios de aceptación que corran solos— que verifique sin depender de que te acuerdes de hacer la cuenta cada vez. Es la capa manual para cuando ese gate todavía no existe.

    Qué hacer hoy con esto

    No necesitas una hoja de cálculo. Coge las tres tareas que más delegas esta semana a un agente y, para cada una:

    1. Escribe cuánto te cuesta verificarla antes de aprobarla.
    2. Ponle una probabilidad ilustrativa a que falle.
    3. Estima cuánto costaría si falla —arreglo más daño ya hecho antes de detectarlo.
    4. Multiplica los puntos 2 y 3: ese es tu coste esperado de no verificar.

    Compara ese resultado con el coste de verificar del punto 1. Donde gane verificar, sigue revisando sin culpa —no es desconfianza en el agente, es aritmética—. Donde pierda, suelta esa tarea del todo.

    Si quieres ver cómo aplico esta cuenta cada semana en un negocio real que opero solo, sin nadie más que revise detrás de mí, en Dominicode Labs comparto los números actualizados y las tareas concretas que delego o audito según van cambiando mis agentes.


    Preguntas frecuentes

    ¿Cómo calculo cuánto me cuesta que un agente de IA falle?

    Multiplica la probabilidad de que la tarea falle por el coste total si falla: detectarlo tarde, arreglarlo y el daño ya hecho antes de que lo notes. Ese resultado es el coste esperado de no verificar. Compáralo con el coste de verificar antes de aprobar — el que sea menor gana.

    ¿Qué diferencia hay entre esta fórmula y el criterio de blast radius?

    Ninguna en el fondo — son el mismo criterio en dos niveles. El blast radius es la versión cualitativa: cuánto daño hace algo y qué tan reversible es. Esta fórmula es la versión cuantitativa: le pones números a ese daño y a esa probabilidad para comparar dos tareas objetivamente, no a ojo.

    ¿Cómo estimo la probabilidad de que una tarea delegada a un agente falle?

    Con honestidad, sabiendo que es una estimación y no una medición. Fíjate en cuántas veces has visto fallar ese tipo de tarea, cuánto contexto de negocio necesita que pueda haber cambiado sin que el agente lo sepa, y desconfía de tu propia racha reciente de aciertos.

    ¿Esta fórmula sustituye tener tests automáticos o un gate de verificación?

    No. Decide sobre una tarea puntual, cuando no existe todavía un mecanismo automático que verifique el resultado por ti. Si puedes construir ese gate —tests, tipos, criterios de aceptación que corran solos— constrúyelo: es más fiable que cualquier cálculo manual que dependa de que te acuerdes de hacerlo cada vez.

    ¿Qué hago si no puedo poner un número exacto al daño reputacional?

    Pon un piso conservador y dilo explícitamente: es una estimación, no una medición. El objetivo no es acertar la cifra exacta, sino evitar el error más común, que es tratar el daño reputacional como si costara cero solo porque no tiene un precio de catálogo.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Precio de Jev: cuánto cuesta de verdad y cómo estimar tu factura

    Precio de Jev: cuánto cuesta de verdad y cómo estimar tu factura

    El precio de Jev tiene una línea que llama la atención: la salida se factura a $0. Si has puesto un LLM en producción, sabes por qué importa.

    La entrada parece barata. Luego llega el desglose: millones de tokens de salida, entre cinco y ocho veces más caros, para formatear JSON que tu código descartó nada más parsearlo.

    Jev, el modelo de TypeSafe AI, cobra $0,042 por millón de tokens de entrada. Y la salida se factura a $0 (condición comercial, sin confirmar en factura).

    Antes de migrar por el "444 veces más barato", coge la calculadora.

    En corto: Jev cuesta $0,042 por millón de tokens de entrada ($42 por cada mil millones) y la salida se factura a $0. Con una llamada real medida, Jev sale entre 3,3x (contra gpt-5-nano) y 50x (contra Claude Haiku 4.5) más barato. Por encima de 100x solo se llega comparando contra modelos de gama media o de frontera (gpt-5.6-terra, 111x con la misma llamada).


    ¿Cuál es el precio de Jev y cómo se factura?

    Jev factura por token de entrada: $0,042 por millón. La salida se factura a $0, aunque la respuesta sí la cuenta en usage.output_tokens.

    No hay recargo por número de preguntas ni de opciones de un choice (hasta 255): solo cuentan los tokens que ocupan.

    Pagas por el state, por el texto de las preguntas y sus criteria, y por un consumo fijo por petición que la doc no desglosa (en sus ejemplos, unos 300 tokens para una pregunta de una línea).

    ¿Hay planes? Uno de pago por uso y enterprise bajo contacto

                          QUÉ PUBLICA TYPESAFE AI
      ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
      │ TARIFA PÚBLICA                                                     │
      │ • $0,042 / MTok de entrada · salida facturada a $0                 │
      │ • Límites: 1.200 req/min · 250.000 tokens/s                        │
      │   (TypeSafe avisa de que cambian sin previo aviso)                 │
      │ • Contexto: 64.000 tokens por petición y 32.000 para el `state`    │
      │   más la pregunta más larga                                        │
      ├────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
      │ ENTERPRISE                                                         │
      │ • Límites más altos y Zero Data Retention bajo contrato            │
      │ • Por email: sales@typesafe.ai / privacy@typesafe.ai               │
      │ • Sin precios públicos                                             │
      └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
    

    Desmontando el titular: ¿es realmente 444x más barato y 193x más rápido?

    La home de TypeSafe AI abrió con esto: "193,6x más rápido y 444,6x más barato".

    La explicación la da el propio blog de lanzamiento de TypeSafe: las cifras salen de sus workflow evals, cuatro flujos con muchas preguntas independientes, donde la respuesta de referencia es la media de GPT-6 Astra y Fable 5.1. Y lo matizan ellos mismos: "we expect that these are on the higher end of real world gains".

    El desmontaje completo está en qué es Jev de TypeSafe AI. Aquí van las cuentas.

    1. El coste (444x). Con los precios de lista y la misma llamada medida (580 tokens de entrada, 129 de salida), contra GPT-6 Astra ($10/$50) sale ~503x; contra Claude Sonnet 5 ($2/$10), ~101x. El 444x es real contra un modelo de frontera, y no dice nada frente al modelo barato que ya usas.
    2. La velocidad (193x). Jev tarda unos 100 ms de inferencia según su doc; yo he medido ~250 ms end-to-end (p50 de 258 ms con la conexión TLS reutilizada, 628 ms abriendo conexión nueva). No he cronometrado el lado del LLM, así que no te doy multiplicador.
    3. La medición de producción. La única publicada es de Vercel (TechCrunch, 18-09), que integra Jev en su AI SDK: no es árbitro imparcial. Al sustituir gpt-5.6-luna por Jev en su clasificador de seguridad, midieron entre 5x y 18x más velocidad en el p95, con más acierto.

    Precio de Jev frente a otros modelos

    Precios por millón de tokens (MTok), comprobados el 20 de septiembre de 2026 en las páginas oficiales de cada proveedor:

    Modelo Input / MTok Output / MTok Ratio vs Jev (input)
    Jev (jev-1.13.0) $0,042 $0,00 1x (base)
    gpt-5-nano $0,05 $0,40 1,2x
    gpt-5.6-luna $0,20 $1,20 4,8x
    Gemini 3.5 Flash-Lite $0,30 $2,50 7,1x
    Claude Haiku 4.5 $1,00 $5,00 23,8x
    gpt-5.6-terra $2,00 $12,00 47,6x

    Fuentes: OpenAI, Anthropic, Google. Precios de lista, sin caché de prompt ni descuentos por batch.

    No hay columna de latencia para los demás. Esa cifra solo vale si la mides tú, con el mismo prompt, la misma red y el mismo día, y yo solo he medido Jev. La única medición de producción publicada es la de Vercel (TechCrunch, 18-09), que integra Jev en su AI SDK: no es árbitro imparcial.

    La cuenta que de verdad importa

    Mirar solo el precio de entrada engaña. Un clasificador con un LLM te cobra la salida, y la salida vale entre 5 y 8 veces más que la entrada en todos ellos (8,3 en Flash-Lite).

    Esta es la llamada real que he medido contra Jev: 580 tokens de entrada y 129 de salida. Un ticket de soporte con tres preguntas tipadas. Proyectada a un millón de peticiones al mes:

    Modelo Coste entrada Coste salida Total / millón de peticiones vs Jev
    Jev $24,36 $0,00 $24,36 1x
    gpt-5-nano $29,00 $51,60 $80,60 3,3x
    gpt-5.6-luna $116,00 $154,80 $270,80 11,1x
    Claude Haiku 4.5 $580,00 $645,00 $1.225,00 50,3x

    Supuesto: aplico a cada LLM el mismo consumo que Jev contabilizó. No es una medición del LLM, que además leería un prompt de sistema y podría gastar tokens de razonamiento; cada tokenizador cuenta distinto, así que tómalo como orden de magnitud.

    Fíjate en gpt-5-nano: en entrada casi empata con Jev (1,2x). La distancia se abre en la salida. El argumento económico no es el 444x del titular: es 3x contra el modelo más barato del mercado y 50x contra un Haiku, para el mismo trabajo.

    Una advertencia sobre la "salida gratis". La respuesta real de Jev devuelve usage: {input_tokens: 580, output_tokens: 129}. Los tokens de salida existen y se contabilizan; TypeSafe dice que se facturan a cero. Hasta verlo en tu factura, es una condición comercial que puede cambiar.

    No soy el único con esa duda. En el hilo de Hacker News del lanzamiento, un usuario lo dejó así: "I am not sure for how long the output will stay absolutely free." Y añadía la ventaja de fondo: con solo precio de entrada, el coste se calcula antes de lanzar la petición.


    Cómo calcular tu consumo mensual: la fórmula paso a paso

    Para estimar tu factura con Jev solo necesitas los tokens de entrada acumulados:

    factura = peticiones × tokens_por_petición / 1.000.000 × 0,042
    

    Caso práctico: triaje de 5 millones de eventos al mes

    Un SaaS que procesa 5.000.000 de mensajes o webhooks al mes. Supuesto del ejemplo, no una medición:

    • Texto medio (state): 400 tokens (~300 palabras).
    • Preguntas (questions): 100 tokens.
    • Total por petición: 500 tokens.

    Volumen total:

    5.000.000 × 500 = 2.500.000.000 tokens = 2.500 MTok
    

    Factura con Jev:

    2.500 × 0,042 = $105,00 al mes
    

    El mismo escenario con gpt-5.6-luna (el modelo que Vercel sustituyó por Jev), suponiendo un JSON de salida compacto de 80 tokens:

    • Entrada (2.500 MTok a $0,20): $500,00
    • Salida (400 MTok a $1,20): $480,00
    • Total: $980,00 al mes, 9,3x la factura de Jev.

    Con el modelo más barato del catálogo, gpt-5-nano:

    • Entrada (2.500 MTok a $0,05): $125,00
    • Salida (400 MTok a $0,40): $160,00
    • Total: $285,00 al mes, 2,7x. Este es el competidor de verdad, no el modelo de frontera a $10/MTok.

    Con un modelo de frontera como Claude Sonnet 5 ($2 / $10), la misma carga se va a $9.000 al mes.

    La misma cuenta aplicada a otros casos: un veredicto por PR sale en torno a $0,00084 por PR en un harness con Jev, y cien pasos de un agente de computer use, unos $0,008.


    ¿Cuándo no compensa económicamente Jev?

    1. Volúmenes pequeños. Si clasificas 50 tickets al día, con la composición del caso anterior pagarás unos 3 centavos de dólar al mes con Jev y unos 29 con gpt-5.6-luna. A esa escala no compensa tocar un pipeline que funciona.
    2. Tareas que obligan a redactar. Si después tienes que escribir una respuesta al cliente, llamarás a un LLM igualmente. Jev solo te ahorra el triaje.

    Audita tus llamadas de clasificación esta semana

    En el caso de 5 millones de eventos, pagas $980 al mes con gpt-5.6-luna por un trabajo que Jev factura a $105. Si ya usas gpt-5-nano, la diferencia baja a $180 al mes. Haz la cuenta con tus números:

    1. Abre tu panel de uso de OpenAI o Anthropic.
    2. Filtra por endpoint o prompt: localiza las llamadas que solo devuelven un enum, un booleano o un score.
    3. Suma los tokens de entrada y salida de esas llamadas y pásalos por la fórmula de arriba.

    La cuenta de coste completa —con el supuesto declarado y contra el modelo barato que ya usas— está en el libro Jev y las decisiones tipadas con IA, junto con la latencia medida desde una red normal.

    Para diseñar productos con IA sostenibles desde el primer día, tienes el curso Construye con IA.

    Y para comparar costes reales con otros developers, únete a Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿Se cobran los tokens de salida de Jev?

    Según la doc de TypeSafe, se facturan a $0: "Output tokens are free". Pero la respuesta trae usage.output_tokens relleno (129 en mi llamada medida), así que los tokens existen y se cuentan. Es una condición comercial, sin confirmar en factura, y puede cambiar.

    ¿Cuánto cuesta una llamada típica a Jev?

    Mi llamada real, un ticket con tres preguntas, consumió 580 tokens de entrada: a $0,042 por millón, $0,0000244. Unos $24 por millón de llamadas.

    ¿Puedo darme de alta en Jev hoy?

    TypeSafe pausó los registros nuevos el 22-09-2026 por la demanda, según su cuenta oficial en X; la doc no lo menciona, así que compruébalo. Sin cuenta de TypeSafe tienes dos vías: Vercel AI Gateway y OpenRouter, con el modelo typesafe/jev-1.13 y el endpoint https://openrouter.ai/api/v1/systemone (guía de OpenRouter). En ese caso se factura en tu cuenta de OpenRouter.

    ¿Hacer más preguntas en la misma llamada sube el precio de Jev?

    Sí, aunque poco. Se evalúan en paralelo y apenas cambian el tiempo de respuesta, pero la doc lo dice claro: "Extra questions still cost tokens". Pagas sus instructions y sus criteria.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Jev Model: arquitectura, capacidades y los 9 modos de fallo

    Jev Model: arquitectura, capacidades y los 9 modos de fallo

    Durante cuatro años nos hemos tragado un dogma que Jev viene a discutir: para que una red neuronal decida si un log es crítico, tiene que predecir el token 1, pasárselo a su propia entrada, ampliar el KV-cache, predecir el token 2 y repetir el ciclo hasta escupir una llave de cierre de JSON.

    Es una aberración de ingeniería. Pagas cientos de milisegundos de GPU y decenas de tokens de salida en mantener un bucle secuencial que razona en voz alta cuando lo único que necesitabas era una proyección sobre una distribución discreta.

    Ese es el punto ciego que ataca Jev, el modelo de TypeSafe AI lanzado a mediados de septiembre de 2026 por Diogo Almeida —uno de los creadores de InstructGPT y co-inventor de RLHF en OpenAI—.

    Qué hay debajo —si parte de un LLM, si es un destilado— no lo sabemos: no han publicado nada, y en Hacker News ya se lo están preguntando. Lo que sí es distinto es el contrato de salida: números, no prosa.

    En corto: Jev, de TypeSafe AI, es un modelo System One que no genera texto: evalúa en paralelo preguntas tipadas sobre un estado y devuelve probabilidades calibradas, a ~100 ms de inferencia según su doc (~250 ms de extremo a extremo medidos). Su propia documentación lista nueve modos de fallo de la versión 1.13, desde la aritmética y las fechas hasta el contenido adversarial en el state.


    ¿Qué se sabe de la arquitectura de Jev?

    Jev es un sistema no generativo: no está entrenado para producir texto, sino para proyectar un estado de entrada sobre decisiones tipadas (noul, choice, score) y devolver probabilidades calibradas.

    TypeSafe no ha publicado la arquitectura interna: ni paper, ni pesos, ni capas. Lo que sigue sale de su documentación y de la API; el resto sería especulación.

    En un LLM estándar (GPT-5.6, Claude Sonnet 5, Gemini 3.5), la generación es secuencial:

    token 1 → token 2 → token 3 → … → token n
    

    Si el JSON de respuesta tiene 80 tokens, pagas 80 pasadas por la red.

    Jev ingiere el state una vez y evalúa todas las preguntas contra él en paralelo y de forma aislada: la respuesta a una no entra como contexto de otra.

    La consecuencia, firmada por su documentación: añadir preguntas apenas cambia el tiempo de respuesta, mientras quepan en el contexto. Cuestan tokens de entrada, no tiempo apreciable.

    El precio: sin texto de salida, no hay dónde escribir una explicación. Jev te da el número, nunca el motivo.


    Entrenamiento: qué promete la calibración

    Jev se entrena con RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions): optimiza que las probabilidades sean honestas, no que la respuesta guste a un humano. La promesa: si Jev asigna a 1.000 decisiones una probabilidad del 0,80, alrededor de 800 deberían salir correctas. La diferencia con RLHF la cuento con calma en qué es Jev de TypeSafe AI.

    La propia TypeSafe lo pone por escrito: RLHF "can also reward sycophancy and confident-sounding hallucinations". Y en Hacker News Mentlo le devolvió la pelota: "Is there anything published on how it maintains calibration?". No hubo respuesta.

    Verifícala por tramos con tus datos, y ojo a qué es lo calibrado:

    // Lo calibrado son las probabilities; confidence resume cuánto se concentran
    interface ChoiceAnswer<T extends string> {
      type: 'choice'
      choice: T
      probabilities: Record<T, number> // suman 1
      confidence: number
    }
    

    confidence solo la traen choice y score. En un noul, el propio número es la creencia.


    Especificaciones: lo que dice la doc de jev-1.13.0

    Esto es lo que dice la documentación de jev-1.13.0, más una medición propia de latencia. Vercel, que integra Jev en su AI SDK y no es árbitro imparcial, reportó en TechCrunch que en su clasificador de seguridad Jev iba entre 5x y 18x más rápido en p95 que gpt-5.6-luna, con más acierto.

    Métrica jev-1.13.0 (hoy, alias jev-latest) gpt-5-nano / gpt-5.6-luna / Gemini 3.5 Flash-Lite
    Mecanismo No generativo: preguntas en paralelo contra el mismo state Autorregresivo, token a token
    Latencia ~100 ms de inferencia según la doc; ~250 ms end-to-end medidos desde mi red (p50 de 10 llamadas; 628 ms abriendo conexión nueva) De cientos de ms a segundos, según modelo y salida
    Entrada / Mtok $0,042 $0,05 – $0,30
    Salida / Mtok $0,00 (se factura a cero) $0,40 – $2,50
    Opciones por choice 255 por etapa Sin límite fijo documentado
    Contexto 64k por petición; 32k para state + la pregunta más larga Según modelo
    Límite de tasa 250.000 tokens/s · 1.200 req/min (ajustándose sin aviso) Según tu tier
    Límite / riesgo Valor de tipo válido y equivocado con confidence alta; no explica; el state puede manipularlo Alucina dentro de un JSON válido; coste y latencia escalan con la salida

    La home de TypeSafe presume de ser "444,6x más barato". En Hacker News (#49717558) la discusión fue sobre el título original del lanzamiento, "40-400x cheaper and 20-200x faster", y WhitneyLand lo resumió sin rodeos: "I'm going to agree that was misleading". Con los precios de la tabla, solo en tokens de entrada, Jev sale entre 1,2x más barato que gpt-5-nano y 7,1x más que Gemini 3.5 Flash-Lite. Los multiplicadores de tres cifras aparecen al compararlo con modelos frontera: contra los $10/Mtok de entrada de gpt-6-astra ya son 238x antes de contar la salida.


    Capacidades reales: ¿para qué está optimizado Jev?

    El diseño del modelo lo hace encajar en cuatro tareas concretas:

    1. Enrutamiento (routing)

    Qué agente, cola o servicio procesa un mensaje antes de invocar herramientas caras. En agentes que manejan la pantalla: Jev en agentes y computer use.

    2. Triaje con umbral de riesgo

    Clasificar con corte estricto: si confidence < 0.70, no se ejecuta y pasa a revisión manual. El montaje con TypeScript y Zod, en integraciones seguras con Jev.

    3. Guardrails

    Marcar en ~250 ms si un prompt entrante es un jailbreak antes de enviarlo al modelo principal (hay cookbook oficial). Ojo: el propio Jev se puede mover con el texto que analiza (ver el modo de fallo 6).

    4. Gates en CI/CD

    Comprobar si el diff de un PR cumple la especificación sin pagar la latencia de un LLM-as-judge. Paso a paso en harness con Jev.


    Los nueve modos de fallo de jev-1.13

    Solo una de estas limitaciones es de diseño: no genera texto. El resto son las que TypeSafe documenta para jev-1.13 y, en sus palabras, "many of these will be fixed in later versions". Por eso fija la versión si calibras umbrales.

    # Modo de fallo Haz esto en su lugar
    1 Lectura literal Escribe la condición exacta y criterios para cada opción
    2 Matemáticas y números Deja la aritmética en el código
    3 Comparación de fechas y horas Extrae los componentes; compara en código
    4 Indirección Reduce los saltos; señala la parte relevante del state
    5 state grande lleno de detalle irrelevante Filtra primero; envía solo lo que la pregunta necesita
    6 Contenido adversarial Escribe prompts precisos y prueba los casos límite antes de desplegar
    7 Instrucciones y criterios contradictorios Alinea los criterios con la instrucción
    8 Invariantes estructurales de sentido común Pregunta cada decisión de una sola forma; impón las identidades en código
    9 Generación Usa un modelo generativo

    Traducida de la página de limitaciones de jev-1.13, revisada por TypeSafe el 17 de septiembre de 2026.

    1. Lee lo que escribiste, no lo que querías

    Negaciones y condiciones implícitas, al pie de la letra. Si al mirar un fallo te pillas explicando "lo que yo quería decir", esa explicación es lo que le faltaba a la instrucción.

    2 y 3. Ni cuentas ni fechas

    No es fiable si le pides evaluar si una fecha supera los 30 días de garantía o si una cesta suma más de 100 euros. Tampoco cuenta elementos. Con las fechas, la doc propone que Jev extraiga día, mes y año como choice cerrados y que tu código compare.

    4 y 7. Indirección y criterios que se contradicen

    Dobles negaciones y "una propiedad de una propiedad" le cuestan acierto: escribe directo y nombra el campo del state que importa. Y si instructions y criteria piden cosas distintas, se confunde. El ejemplo de la doc: un noul donde true significa "no" rinde peor.

    5. Ruido en el state

    El acierto cae cuando el state se llena de cosas ajenas a la decisión. Si no puedes filtrar en código, un noul previo decide qué fragmentos son relevantes.

    6. No trata el state como hostil

    La que más caro sale. Una instrucción inyectada, un encuadre engañoso o un texto que argumenta a favor de su propia clasificación pueden mover la respuesta.

    Si el state lo escribe un usuario —o peor, otro modelo—, es superficie de ataque. Describe los dos lados de cada pregunta con criteria, prueba con entradas envenenadas y no le des al veredicto más poder del que estés dispuesto a perder.

    8. Invariantes que no se cumplen

    La doc hace la misma pregunta y su negación como dos noul sobre el ticket "I was charged twice for the same order": "¿pide un reembolso?" da 0,72 y "¿pide algo que no sea un reembolso?" da 0,47. Suman 1,19.

    Tampoco lleves un umbral de un noul a un choice: la misma pregunta de reembolso, sobre otro ticket, dio 0,22 como noul y 0,01 como choice.

    9. No genera texto

    No puede decirte por qué decidió. Para extraer datos, saca los candidatos con una regex o un LLM y deja que Jev elija.

    Límites de la API: 255 opciones e idioma

    Un choice no admite más de 255 opciones por etapa. Para taxonomías gigantes, dos pasadas: primero familia, luego subclase.

    El inglés es su idioma principal de entrenamiento y donde hoy acierta más. La doc no da receta: pide probar con tu propio contenido y vigilar el confidence al enrutar. Mi apuesta es escribir las preguntas y los criterios en inglés, pero mídelo antes de fiarte.


    Antes de producción: pasa tus preguntas por los nueve modos de fallo

    Antes de meter Jev en producción, pasa cada una de tus preguntas por la tabla de los nueve modos de fallo y reescribe las que caigan en uno. Te ahorra el umbral que parecía calibrado y no lo estaba.

    Cada pieza de tu sistema necesita un contrato. En el libro Spec-Driven Development (SDD) explico cómo acotar cada decisión del sistema con interfaces y tests deterministas.

    Si estás montando agentes que combinan un modelo que decide con otro que ejecuta, descarga gratis El Developer Agéntico: arquitectura, memoria, seguridad y evaluación de agentes.


    Las capacidades y los límites de Jev los desarrollo a fondo en Jev y las decisiones tipadas con IA, con un capítulo entero sobre cómo te va a fallar.

    Preguntas frecuentes

    ¿Cuáles son los modos de fallo de Jev?

    Nueve para jev-1.13: lectura literal, matemáticas, fechas, indirección, state con ruido, contenido adversarial, criterios contradictorios, invariantes estructurales y generación. Solo el último es de diseño; de los demás, TypeSafe dice que muchos se arreglarán.

    ¿Por qué Jev no cobra por los tokens de salida?

    Porque la salida son unos pocos números por pregunta. Ojo: usage.output_tokens no viene a cero; se factura a cero.

    ¿Se pueden afinar (fine-tuning) los pesos de Jev con datos propios?

    No. Su documentación dice que Jev no se afina ni se adapta con LoRA con datos de cliente, y los mismos pesos sirven a todas las cuentas. Lo moldeas desde la petición: tu material en el state y tus reglas en instructions y criteria.

    ¿Qué ocurre si mi contexto supera la ventana?

    La API rechaza la petición. La doc no detalla con qué código en este caso: los errores de validación salen como 422, con el campo culpable en el cuerpo. Hay dos techos: 64k por petición y 32k para el state más la pregunta más larga. Recorta antes de consultar: además de caber, acertarás más.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Verificar código generado por IA sin leer todo: 4 técnicas

    Verificar código generado por IA sin leer todo: 4 técnicas

    Hace unas semanas aprobé un pull request generado por un agente que arreglaba el cálculo de un descuento por antigüedad. Para verificar código generado por IA hice lo que hacemos casi todos: los tests pasaban en verde, el type checker no se quejó, el diff tenía 40 líneas legibles con nombres razonables.

    Le di merge.

    Dos días después, un usuario premium con 14 meses de antigüedad reportó un descuento del 10% en vez del 20%. El código funcionaba. Hacía exactamente lo que decía que hacía — solo que eso no era lo que yo había pedido. La condición antiguedad > 12 estaba invertida en un if, y ni el compilador ni los tests que el propio agente había escrito lo detectaron.

    (Esta anécdota es ilustrativa del tipo de fallo que describo aquí — no es un incidente puntual verificable con fecha exacta, es el patrón que se repite.)

    Esto no es una historia sobre un mal agente. Es sobre un mal proceso: mi "verificación" fue leer por encima y confiar en dos gates que no estaban hechos para atrapar ese error. Leer por encima no escala cuando el agente te entrega cinco PRs al día.

    En corto: verificar código generado por IA sin leer cada línea es posible con cuatro filtros baratos: deja que el type checker haga de primer gate, pide los tests desde la especificación antes de enseñarle el código al agente, usa un segundo agente con un prompt distinto como revisor, y concentra tu lectura manual en las líneas que tocan auth, dinero o validación de input. Ninguno sustituye un sistema completo — son parches rápidos que aplicas hoy, sin instalar nada.

    ¿Qué es un gate de verificación (y por qué no es lo mismo que "revisar")?

    Un gate de verificación es un chequeo binario que pasa o falla sin que tengas que interpretarlo — no depende de tu criterio ni de tu concentración a las 11 de la noche. "Revisar" es leer código y juzgar si parece correcto. Un gate ejecuta algo que responde sí o no, con evidencia. "Leí el diff y se veía bien" no es un gate, es una opinión — y las opiniones fallan justo cuando el código está bien escrito y hace lo contrario de lo que pide la spec.

    Eso importa porque el código de un agente está optimizado para parecer correcto: nombres claros, formato limpio, estructura familiar. Tu ojo entrenado para detectar "código feo" falla exactamente cuando el código es bonito y está mal.

    El problema real: el código pasa la vista y falla en producción

    No soy el único con esta fricción. En un hilo de Hacker News con 298 comentarios titulado "When AI writes the software, who verifies it?", el usuario roadbuster lo describe así (traducido del inglés):

    "El LLM genera felizmente tests que simplemente refuerzan el comportamiento existente del código. En ningún momento nadie se detiene a preguntar si el código generado implementa el comportamiento funcional deseado."

    Es lo que me pasó con el descuento: el agente escribió el código y luego tests que confirmaban que ese código hacía lo que hacía — no lo que yo había pedido. El test nunca falla porque nació del mismo malentendido que la implementación.

    En el mismo hilo, Karrot_Kream admite el punto incómodo: sigue auditando a mano los tests que genera la IA, aunque reconoce que es "la parte de programar que menos le gusta". Nadie quiere hacer esta parte. Por eso casi nadie la hace bien.

    4 técnicas que puedes aplicar hoy, sin instalar nada nuevo

    Ninguna requiere adoptar un framework, escribir un AGENTS.md o cambiar tu flujo. Son filtros que añades a lo que ya haces.

    Técnica Qué detecta Qué NO detecta Esfuerzo
    Type checker en modo estricto Tipos incompatibles, propiedades inexistentes, APIs alucinadas, nulls sin manejar Lógica de negocio incorrecta que tipa perfectamente bien Ninguno extra — actívalo en strict
    Tests desde la spec, antes de ver el código Que el comportamiento coincida con lo pedido, no con lo que el agente decidió escribir Casos que la spec no contempló; spec vaga produce tests vagos Bajo — un prompt aparte, antes de la implementación
    Segunda pasada con otro agente/prompt como revisor Inconsistencias entre spec y código, casos límite obvios, errores sin manejar Puede repetir el sesgo del primero si comparte el mismo chat Medio — exige prompt adversarial, en sesión nueva
    Diffing dirigido a zonas críticas (auth, dinero, validación) Regresiones graves justo donde más caro sale que fallen Todo lo que quede fuera del filtro — no es lectura completa Bajo — un comando de git, pero exige definir bien qué es "crítico"

    1. Deja que el type checker sea tu primer filtro

    TypeScript, mypy o el compilador que uses no mienten ni se cansan. Si el agente alucina una propiedad, el gate lo para antes de tu revisión:

    function getDiscount(user: User): number {
      if (user.subscription.tier === 'premium') {
        return user.subscription.discountRate; // no existe en el tipo
      }
      return 0;
    }
    
    error TS2339: Property 'discountRate' does not exist on type 'Subscription'.
    

    Esto no habría parado mi bug del descuento invertido — el tipo estaba bien, la lógica no. Pero sí para buena parte de las alucinaciones típicas: APIs inventadas, campos que no existen, nulls sin manejar. Es gratis y ya lo tienes. Actívalo en modo estricto si no lo has hecho.

    2. Pide los tests desde la spec, antes de enseñarle el código

    Esta es la técnica que me habría salvado del bug del descuento. En vez de pedir código y luego tests, invierte el orden:

    Esta es la especificación (no hay código todavía):
    
    "calcularDescuento(usuario) devuelve 20% si el usuario es premium
    y lleva más de 12 meses activo, 10% si es premium con menos de
    12 meses, y 0% en cualquier otro caso."
    
    Escribe los tests de aceptación en Vitest. Todavía no has visto
    ninguna implementación.
    

    Cuando el agente escribe primero el código y luego "sus" tests, el test hereda cualquier malentendido de la spec. Cuando nace de la spec en una pasada separada, se convierte en un juez independiente que detecta el error porque no lo comparte.

    3. Usa un segundo agente con un prompt distinto como revisor

    No el mismo chat. Una sesión nueva, sin el contexto de cómo se escribió el código, con un prompt deliberadamente escéptico:

    Eres un revisor senior, escéptico por defecto. No escribiste este código
    y no asumes que está bien solo porque compila y pasa los tests actuales.
    
    Busca: casos límite no cubiertos, lógica que no coincide con la
    especificación, manejo de errores ausente, datos sensibles sin validar.
    
    Especificación: [pegar]
    Código: [pegar diff]
    
    No digas "se ve bien". Señala línea y motivo, o di qué revisaste
    y por qué no encontraste problema ahí.
    

    Este patrón de usar un agente distinto para tareas que exigen otro punto de vista es parte de lo que enseño paso a paso en Construye con IA: montar flujos con varios agentes que se corrigen entre sí, no uno solo que se audita a sí mismo.

    4. Diffing dirigido: lee solo lo que puede doler de verdad

    No leas las 340 líneas del PR. Filtra por lo que toca zonas donde un error sale caro:

    git diff --stat main...feature/discount-calc
    
    git diff main...feature/discount-calc -- '**/auth/**' '**/payment/**' '**/*valida*' '**/*schema*'
    

    El criterio de qué es "crítico" no es intuición — es cuánto cuesta que falle y qué tan rápido te enteras.

    Mi criterio, sin "depende"

    El type checker en estricto y el diffing dirigido van siempre, en cualquier PR — son gratis. Los tests desde la spec los reservo para lógica de negocio real, no para un CRUD trivial. El segundo agente como revisor solo cuando ya tengo un flujo agéntico corriendo — si no, revisarlo yo mismo es más rápido.

    Si solo añades una cosa hoy, que sea el type checker en strict más el diffing dirigido: eliminan la categoría de bugs más tonta sin coste de configuración extra.

    Lo que estas técnicas no te van a coger

    Sé honesto contigo mismo, porque yo no lo fui con el descuento: estos cuatro filtros no son un sistema, son parches.

    No dejan rastro. Dentro de tres meses no hay ningún documento que diga qué se verificó, con qué criterio, y quién lo aprobó — repites el proceso de memoria, y la memoria falla en el PR número 40 de la semana.

    Dependen de que definas bien qué es "crítico" o qué pide realmente la spec. Si tu filtro de diffing no incluye la carpeta correcta, o tu spec es ambigua, el agujero sigue ahí y nadie te avisa — el chequeo "pasó" porque nunca miró donde tenía que mirar.

    Y el segundo agente como revisor puede convertirse en un espejo del primero si comparte contexto o sesgo. Un revisor que piensa igual que quien escribió el código no es un revisor — es una segunda opinión de la misma persona.

    Si tu proyecto mueve dinero real, datos de usuarios o decisiones irreversibles, estas cuatro técnicas son el piso mínimo, no el techo. El post Revisar código generado por IA: el método Revisión por Contrato explica el sistema completo que sí deja rastro: qué se construye, por dónde no puede salirse el agente, y quién dice que está bien, con un AGENTS.md real. Si además quieres el sistema montado con harness de verificación end-to-end, el workshop SDD + Agentic Engineering cubre eso paso a paso.

    Qué puedes hacer hoy

    Abre tu tsconfig.json o tu mypy.ini ahora mismo y confirma que estás en modo estricto. Es la línea más barata que vas a escribir esta semana.

    Después, la próxima vez que le pidas código a un agente, invierte el orden: pide primero los tests desde la especificación, en una pasada separada, antes de pedir la implementación. Esa sola inversión habría parado mi bug del descuento.

    Estas cuatro técnicas son la entrada. Cuando el proyecto crezca lo suficiente como para que un parche ya no alcance, el siguiente paso es un sistema real de verificación — contrato, carril y veredicto — que dejo completo, con ejemplos y el AGENTS.md entero, en Revisar código generado por IA: el método Revisión por Contrato. Y si quieres ver cómo aplico esto semana a semana en proyectos reales, en Dominicode Labs comparto el detalle con la comunidad.

    Preguntas frecuentes

    ¿El type checker es suficiente para confiar en código generado por IA?

    No. Detecta que las piezas encajan en forma — tipos correctos, propiedades que existen, nulls manejados. No detecta que la lógica de negocio sea la que pediste. Mi bug del descuento invertido tipaba perfectamente bien: es un filtro necesario y gratuito, no una prueba de corrección.

    ¿Qué diferencia hay entre pedir tests antes o después de ver la implementación?

    Cuando el mismo agente escribe primero el código y luego los tests, estos heredan cualquier malentendido de la spec, porque nacen de la misma lectura equivocada. Generados en una pasada separada, se convierten en un juez independiente que detecta el error porque no lo comparte.

    ¿Puedo usar el mismo agente que escribió el código para revisarlo después?

    Puedes, pero pierdes gran parte del valor: en el mismo chat, con el mismo contexto, el agente tiende a justificar sus decisiones en vez de cuestionarlas. Usa una sesión nueva y un prompt explícitamente escéptico para que la segunda pasada aporte un punto de vista distinto, no un eco del primero.

    ¿Estas técnicas sirven si mi proyecto no tiene tests todavía?

    El type checker y el diffing dirigido sí, sin cambios — no dependen de una suite existente. Los tests desde la spec además te dan una forma barata de empezar a construirla: cada vez que le pides código a un agente, generas primero el test de aceptación, y en unos meses tienes cobertura real sin haber dedicado un sprint a escribirla.

    ¿Cuándo necesito algo más que estas 4 técnicas?

    Cuando el error de un agente puede costarte dinero real, datos de usuarios, o algo que no se deshace con un revert. Ahí un parche puntual no basta — necesitas un sistema que deje rastro de qué se verificó y con qué criterio, que es justo lo que cubre el método de Revisión por Contrato.


    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.