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Claude Fable 5.2 vs Gemini 4 Carbon: costo real en enjambre

Análisis de precios, caché y latencia entre Claude Fable 5.2 y Gemini 4 Carbon para enrutar enjambres híbridos de agentes de IA sin desperdiciar presupuesto.

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Gemini 4 Carbon: el cambio de modelos de chat a enjambres

Análisis técnico de Gemini 4 Carbon: arquitectura para enjambres de agentes, benchmarks de ingeniería, 1M de tokens con razonamiento y costos de inferencia.

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Haiku 5.5: el recorte del 90% no es la cuenta que usted paga

Anthropic rebajó hasta un 90% el precio de Haiku 5.5, pero el tokenizador nuevo cuenta cerca de un 30% más de tokens. Así se calcula el costo por tarea.

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Vibe coding: herramientas y cómo usarlas sin crear un problema

Qué es el vibe coding, qué herramientas hay para programar conversando con la IA y el paso a paso para usarlo sin publicar una falla de seguridad.

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Gemini gratuito después del 9 de octubre: lo que sigue sin pago

Desde el 9 de octubre, la cuenta de Gemini sin plan usa el modo Auto. El aviso y la página de modelos discrepan en AI Plus; revise el selector de la cuenta.

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RPA frente a agentes de IA: el giro hacia la automatización agéntica

Las diferencias entre el RPA tradicional y la automatización agéntica de procesos, sus límites de ingeniería y cómo aplicar el modelo híbrido en la práctica.

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El muro eléctrico de la IA: por qué los centros de datos quieren centrales nucleares

Por qué el avance de los modelos de IA chocó con la capacidad de la red eléctrica y llevó a gigantes tecnológicas a firmar contratos con centrales nucleares.

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Harness de agente: las compuertas que frenaron un error real en este blog

Un agente es modelo más harness. La capa que decide la calidad es la verificación: las compuertas que ya frenaron un error real aquí, y las que ninguna compuerta atrapa.

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Memoria de proyecto para la IA: cómo no empezar de cero en cada sesión

Los asistentes de IA olvidan el proyecto cuando termina la sesión. Un archivo Markdown versionado devuelve el contexto: qué registrar, qué descartar y por qué.

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Por qué los agentes de IA se rompen fuera del laboratorio

Los modelos de punta resuelven menos del 25% de las tareas profesionales reales. El cuello de botella no es la inteligencia: es la ambigüedad, el contexto y el rastro, y eso se puede tratar.

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Contrato de contenido: dónde el pipeline de IA puede equivocarse sin publicar

Un esquema Zod como API entre el LLM y el repositorio: taxonomía cerrada, límites de SEO y un build que falla antes de que el error llegue a producción. Con un caso real.

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Scaled content abuse: lo que Google Search realmente castiga

No es usar IA lo que Google penaliza: es publicar contenido a escala sin valor real para el lector. La política, con vigencia y fuente oficial.