Muestra de tareas
Qué debe resolver un modelo.
Los casos se preparan con datos permitidos, una instrucción estable y un criterio de aceptación que pueda comprobar otra persona.
- Preparación de reuniones y cuentas
- Resúmenes de llamadas y próximos pasos
- Borradores de mensajes con revisión comercial
Lote inicial · octubre 2026
Modelos que conviene incluir en la primera pasada.
Son candidatos por adecuación declarada, canal de acceso y tarifa, no posiciones de un ranking. Ejecuta el mismo lote sobre todos los que estén disponibles en tu entorno y conserva el resultado completo.
OpenAI
GPT-6 Luna
Variante eficiente de GPT-6 para automatizaciones, extracción y cargas de alto volumen en las que el coste por tarea importa tanto como la calidad.
Anthropic
Claude Haiku 5.5
Modelo compacto de Anthropic orientado a baja latencia, alto volumen, agentes y tareas de código que necesitan una respuesta rápida.
Gemini 3.8 Flash
Modelo estable de Google para programación, agentes y entradas multimodales. El precio del catálogo refleja la tarifa introductoria anunciada para 2026 y se revisará cuando cambie.
Dificultad
Tres niveles para no mezclar trabajos distintos.
Básica
Una tarea concreta, datos completos y una salida con formato verificable.
Intermedia
Varias restricciones, contexto de trabajo y comprobación de consistencia.
Avanzada
Varios pasos, información incompleta controlada, coste y éxito medibles.
Matriz de evaluación
Cómo se decide si una respuesta sirve.
- Integración y permisos del CRM
- Calidad al resumir contexto de cuenta
- Coste por volumen de actividad
Además del criterio principal, cada ejecución conserva el modelo y versión exactos, configuración, tokens, coste, latencia, error y revisión necesaria.
Publicación
Cuándo aparecerá un resultado.
Solo se publicará una puntuación cuando la muestra, el prompt, la configuración, la fecha y el criterio de éxito estén disponibles. Hasta entonces esta página es un protocolo, no un ranking encubierto.
Límites del sector
Qué no automatizar sin control.
- No inventes datos de clientes o acuerdos
- Revisa mensajes antes de enviarlos
- No automatices decisiones de precio o descuento sin reglas