Hacer Pregunta

Análisis

RESUMEN

El video explora estrategias para reducir los costos asociados con el uso de la Inteligencia Artificial (IA), centrando la conversación en las técnicas de "prompt caching" y los errores comunes que pueden inflar los gastos. Se analiza el panel de uso de Cursor, destacando la diferencia entre el costo de los tokens de entrada y los tokens de caché, donde este último es significativamente más económico. El video se enfoca en cómo la optimización del caché puede disminuir los costos de manera notoria, especialmente en el contexto de la programación y el uso de herramientas como Cursor y Cloud Code.

IDEAS PRINCIPALES

  • Costo de Tokens y Caching: El video enfatiza la diferencia de precio significativa entre los tokens de entrada (input) y los tokens que se obtienen de la caché (cache hit). El uso de caché puede reducir el costo del uso de IA hasta diez veces.
  • Importancia del Prompt Caching: Se discuten las ventajas de utilizar prompt caching para mejorar la eficiencia y disminuir los costos. El video explica cómo el cursor indexa la base de código para optimizar el uso de la caché.
  • Modelos de Precios de IA: Se exploran los modelos de precios de diferentes plataformas, como Cursor y Antropic, y cómo estos influyen en los costos del servicio. Se destaca que Cursor puede no estar obteniendo ganancias directas de los costos de token, sino que ofrece planes con una cuota mensual y tokens incluidos.
  • Errores Comunes y Optimizaciones:
    • Cambiar entre modelos de IA durante una misma sesión puede afectar negativamente la eficiencia del caché, lo que incrementa los costos.
    • Se recomienda estructurar los prompts para permitir un mayor uso de la caché.
    • Compactar el contexto y usar subagentes para favorecer la reutilización de la caché.
  • Herramientas y Visibilidad: Se mencionan las limitaciones en las herramientas actuales para monitorear y analizar el hit rate de la caché, lo cual dificulta la optimización precisa de los prompts.

INSIGHTS

  • Se incentiva a los espectadores a compartir el contenido para que otros puedan optimizar el uso de IA y reducir costes.
  • Se destaca la importancia de comprender los modelos de precios y la implementación de las técnicas de caché.
  • Se mencionan las diferencias en la forma en que Cursor y Cloud Code interactúan con los modelos de IA debido a la indexación de la base de código y otros factores.

Sabiduría

RESUMEN

En el video, Codel discute cómo reducir los costos de la IA usando técnicas de prompt caching. Explican el dashboard de uso de Cursor, analizando la caché y sus costos.

IDEAS

  • El panel de uso en Cursor muestra el desglose de tokens y el costo de cada interacción con IA.
  • La mayor parte del uso de tokens en Cursor proviene de la caché en lugar del input directo.
  • Cursor indexa toda la base de código para usarla en el contexto, consumiendo tokens de caché.
  • Optimizar el uso de la caché es crucial para reducir costos y mejorar la eficiencia en la IA.
  • Los precios de Cursor para los modelos de IA son los mismos que los de la API de Antropic.
  • Cursor ofrece una cuota de uso de tokens incluida en sus planes de suscripción.
  • Las cuentas de Teams de Cursor pagan 25 centavos por cada millón de tokens adicionales.
  • El modelo de precios de caché es importante, ya que un cache hit cuesta 10 veces menos.
  • Al cambiar de modelo en una misma sesión se pierde el contexto y la caché, subiendo los costos.
  • El modo "plan" en Cursor, usa tools de enter y exit, aprovechando la caché.
  • El auto-caching es un mecanismo en Cloud Code implementado a través de cache control.
  • Cloud Code ahora permite usar mucho más tokens que Cloud Code, por eso son subvencionados.
  • Cursor indexa tu base de código para que la IA la utilice, ahorrando costos.
  • La competencia entre plataformas de IA, como OpenAI y Anthropic, es beneficiosa.
  • La visibilidad del uso de tokens de la caché no es tan clara desde el cliente.
  • Cloud Code no quiere que se use su subvención en otros sitios por razones económicas.
  • El agent harness es lo que hace diferente la interacción de IA en diferentes plataformas.
  • La suscripción de Cursor Pro puede ser 6 veces el uso del plan estándar de empresas.
  • Es esencial entender el modelo de precios de la IA para optimizar el gasto.
  • El enfoque puede estar en usar cache para reducir costes en la IA.
  • La herramienta de context de Cursor no da datos detallados del hit rate.
  • Se busca un hook para analizar cuántos tokens se leen de caché tras interacciones.
  • En la suscripción, se evalúa cual es la versión que mejor se adapta.
  • Ver el vídeo centrado en el uso de la IA, si te ayuda en el trabajo.
  • Con la suscripción Pro, se accede a más tokens, de otra forma, no la uses.
  • La falta de métricas detalladas sobre el uso de la caché dificulta la optimización.

INSIGHTS

  • El caché es primordial para reducir drásticamente el costo de usar la IA.
  • El entendimiento profundo de los precios de IA es clave para optimizar.
  • Aprovechar la caché en tus herramientas de IA es fundamental para la eficiencia.
  • La elección del modelo de IA debe basarse en el costo y la eficiencia.
  • La optimización de la caché es un factor clave en el uso efectivo de IA.
  • La planificación de IA debe combinar modelos y caché para optimizar el coste.
  • El análisis de la caché es fundamental para mejorar el uso de IA.
  • El cambio de modelo en una sesión puede afectar significativamente la caché.
  • La comprensión de cómo funciona la caché es esencial para la reducción de costes.
  • La competencia en IA beneficia a los usuarios con mejores opciones de precio.

CITAS

  • "Hostia, 3,illones y medio de tokens así del tironazo. Javi, pero qué mierda has hecho!"
  • "Donde está la madre del cordero es en los casi 3 millones que se lleva ya cacher reit."
  • "Todo lo que engordemos el contexto con cosas innecesarias que provoquen ruido."
  • "Los precios a los que Cursor te ofrece eh los distintos modelos son los mismos precios que si fueras directamente a través de la API."
  • "Oye, eh todos los planes tienen una cuota eh de uso de tokens incluida."
  • "Ellos te cobran 25 céntimos de dólar por cada millón de tokens adicional, solo si tienes una cuenta de Teams."
  • "La banca siempre gana, es decir, no te van a estar dando Opus 46 al precio de cursor uno."
  • "Estamos hipersubvencionados con las suscripciones de Cloud Code."
  • "Es seis veces25 el uso de la estándar de la la de empresas estándar es seis veces eh, coma 25 por el uso incluido en la suscripción pro."
  • "Un cache hit, hostia, me divide por 10 el precio."
  • "Tú usas subagentes, el agente principal hace una compactación del contexto y se la pasa al subagente."
  • "Ese modelo no tiene contexto y no tiene la caché."
  • "Opus para planificar, Sonet para ejecutar."
  • "El modo plan no parte de cero en el contexto, sino que en verdad es ejecutar una tool de enter plan mode y exit mode."
  • "Cuando tienes menos pasta, ahí es cuando tienes que ir jugando y probando ver qué es lo más óptimo."
  • "El problema es que lo máximo que tienes es el barractext, eh, la tuash command este de barra context."
  • "No es quiero analizar esta conversación, que es lo que ha pasado."
  • "Que ha acabado una interacción tuviera el análisis de cuántos tokens ha leído de caché."
  • "Hemos saltado un orden de magnitud, con lo cual es 10 veces menos, es 10 veces más barato."
  • "Esto es la palabra de mod, el agent harness."

HÁBITOS

  • Analizan los costos de la IA y cómo optimizar su uso para ahorrar dinero.
  • Leen documentación y recursos para entender el funcionamiento de la IA, semanalmente.
  • Evalúan los modelos de precios para mejorar su comprensión y sacar provecho.
  • Experimentan con diferentes herramientas para optimizar sus flujos de trabajo con IA.
  • Comparten información y aprenden en comunidad a través del feedback.
  • Suscribiéndose a Codel Pro para acceder a contenido más profundo y cuidado.
  • Discuten y analizan noticias tecnológicas y de programación regularmente.
  • Comparan y contrastan diferentes plataformas de IA y sus precios.
  • Prefieren el modelo de IA que les proporcione la mayor eficiencia y el menor costo.
  • Optimizan su uso de recursos para obtener el mayor valor posible.
  • Comparten y promueven contenido sobre IA en su canal de YouTube.
  • Realizan un "café con Codel" con las últimas novedades en la industria.
  • Leen el artículo que explica un poco como compactar para el cache.
  • Usan el modo "Opus Plan" para optimizar el gasto de tokens.

HECHOS

  • El panel de uso de Cursor muestra el costo y la cantidad de tokens utilizados.
  • La mayor parte del costo de tokens en Cursor proviene del "cache read".
  • Cursor indexa tu base de código para su uso en los prompts.
  • El precio de los modelos de IA en Cursor es el mismo que en la API.
  • Los planes de Cursor incluyen una cuota de tokens, después se paga.
  • La cuenta Teams de Cursor cuesta 25 centavos por cada millón de tokens.
  • El cache hit es 10 veces más barato que el input directo de datos.
  • Cambiar de modelo en una sesión puede vaciar la caché.
  • El modo "plan" en Cursor usa herramientas para mantener la caché.
  • Cloud Code permite usar más tokens con subscripción que con API.
  • Cloud Code implementa el auto-caching a través del control de la caché.
  • La competencia entre empresas de IA beneficia a los usuarios.
  • Cloud Code no quiere que se use su subvención en terceros.
  • El agent harness es la cáscara para interaccionar con el modelo de IA.
  • La suscripción Pro de Cursor ofrece 6 veces más uso que la estándar.

REFERENCIAS

  • Cursor Cloud: dashboard de uso de la cuenta.
  • Antropic: página de pricing de cloud.
  • Curso Pro para acceder a más contenido de calidad.
  • Artículos sobre el modo Opus y cómo planificar con IA.
  • Community de Cursor: feature request para el análisis.
  • Herramienta de barra context de Cursor.

CONCLUSIÓN EN UNA FRASE

Optimizar el uso de caché en IA es clave para reducir costos y mejorar el rendimiento, entendiendo los precios.

RECOMENDACIONES

  • Analiza el dashboard de uso de tu herramienta de IA para entender el gasto.
  • Aprovecha la caché para reducir significativamente el costo al usar la IA.
  • Evalúa cuidadosamente los precios de los distintos modelos de IA que utilizas.
  • Siempre escoge un modelo de IA que ofrezca la mayor eficiencia posible.
  • Profundiza en la documentación para entender el funcionamiento de la IA.
  • Considera la suscripción de Cursor Pro para el uso extendido de tokens.
  • Identifica las fuentes de coste de tu herramienta de IA.
  • Considera el auto-caching para optimizar el rendimiento.
  • Considera usar la herramienta "Opus Plan" para reducir costos.
  • Si tienes poco presupuesto, elige el modelo que optimice tu gasto.
  • Utiliza el "agent harness" para comparar la IA.
  • Investiga qué modelos de IA se adaptan a tu uso.
  • Suscríbete al canal de YouTube para recibir novedades.
  • Ten en cuenta que el agente es diferente en cada plataforma.

una captura de imagen esta mañana para
poderla debatir ahora también y es que
dice esto, por ejemplo, es el panel de
usage, el dashboard de uso de eh la
cuenta de cloud de cursor que tenemos en
a nivel de empresa en Codel. Entonces
ahí tú ves cada interacción, ¿no?, que
se hace con cursos de cada miembro del
equipo. Entonces, ves cuántos tokens ha
usado y qué coste ha tenido. En este
caso, estamos viendo una llamada que ha
gastado 3,illon y 600,000 tokens y ha
costado $ y pico. Eh, una llamada y
dices, "Hostia, 3,illones y medio de
tokens así del tironazo. Javi, pero qué
mierda has hecho! Ojo, de input hay
bastante, ¿eh? De input hay 326,000.
Pero representativamente en los 3
m000ones es un porcentaje muy bajo.
Donde está la madre del cordero es en
los casi 3 millones que se lleva ya
cacher reit. Esto es lo clave para
entender cómo poder reducir el coste y
optimizar el uso que hagas, eh, porque
no solo es una cuestión de coste,
también es de eficiencia en el uso de la
IA a la hora de programar. Entonces,
[música]
cuando vemos estos 3,6 millones de
tokens, que no es lo mismo que ves en tu
cursor cuando ves ahí el circulito de
contexto, ahí solo ves lo del input.
Entonces, cuando ves esto en el panel de
uso, eh, ves el desglose incluso, ¿no? Y
ves esto de cacherry, dices, "Hostia,
casi 3 millones [música] de tokens que
ha leído de la caché para un promp que
era relativamente, vamos a decir,
sencillo. ¿Qué pasa? ¿Qué entra de esto
de caché? Si era el primer mensaje que
le envío. Pues dentro de la caché, ni
más ni menos, queridos amigas, queridos
amigos, lo que entra es también el
código que tiene indexado Cursor. Cursor
lo que hace es indexar toda tu base de
código del repositorio para que cuando
la necesite buscar ahí y eh traérsela al
contexto de el modelo para que este
ahora sí pueda dar una mejor respuesta.
Entonces entran cosas como eso, entran
cosas como las herramientas de sistema
de tools que le dé ya cursor, las tools
que tú le hayas dado a nivel de MCP, a
nivel de las descripciones, ojo, todo
eso eh entra en la cache, con lo cual lo
que optimicemos de eso, pues será coste
y eficiencia, eh porque recordemos está
por un lado la ventana de contexto y por
otro lado está la ventana de atención.
Todo lo que engordemos el contexto con
cosas innecesarias que provoquen ruido,
pueden despistar a la gente y provocar
que las respuestas que dé sean peores
que las que nos daría sin a lo mejor ese
servidor MCP con 28 herramientas que
tienes ahí metido José Luis, que lo
sabemos y no lo usan nunca. Entonces,
¿esto a dónde me lleva? analizar los
costes de cursor eh por token. Entonces,
aquí en esta página de la documentación
tienes los modelos, que es la primera
tabla de capacidades que tiene, pero la
segunda tabla es la interesante que son
el pricing. Y aquí es un momento
revelador que puede suponer el el
divagar o el entender estas cosas. Y es
que
los precios a los que Cursor te ofrece
eh los distintos modelos son los mismos
precios que si fueras directamente a
través de la API. Es decir, si yo me voy
a la página de pricing de Antropic de
cloud.com
pricing y veo aquí cuánto cuesta el
modelo Opus 4.6, vemos que de input
tiene $ por millón de tokens. Si me voy
a la de cursor que veíamos y vemos Opus
46
por millón de tokens, entonces aquí pasa
algo interesante y es, hostia, cursor
realmente no está sacando pasta de esto
porque va a través de API. Entonces, a
nivel de precio, cursor lo que te da es,
oye, eh todos los planes tienen una
cuota eh de uso de tokens incluida. Por
ejemplo, el plan de $20, el Pro creo que
se llama, pues tiene eh eh tiene
incluido $20 de uso de esto. El plan
Teams, ojo, cuidado que aquí sí que hay
diferencia para empresas, es $40 por
usuario al mes y te incluye $20 de uso,
todo lo demás lo pagas. Y además hay
algo que no lo ponen en esta página,
pero sí en la de empresas, [música]
y es que ellos te cobran 25 céntimos de
dólar por cada millón de tokens
adicional, solo si tienes una cuenta de
Teams. Con lo cual, si tienes una cuenta
individual, eso no lo pagas. Con lo cual
pagas lo mismo que si tuvieras la
suscripción a Cloud Code y tu hubieras
acabado el uso que te incluye la
suscripción. Entonces, [música]
eh eso sí también diferencia el si
seleccionas auto que deje que él
selecione el modelo, el precio es fijo y
lo determina en base a pues la
disponibilidad, la demanda actual y toda
la mierda esta, pero que resuben aquí,
no nos olvidemos, la banca siempre gana,
es decir, no te van a estar dando Opus
46 al precio de cursor uno, entonces
tampoco seamos ingenuos. Entonces,
eso ya lo hicieron en cursor al
principio de de hace un año, justo hace
un año, lo hicieron y dejaron de hacerlo
porque le salía muy caro y estaban
quemando mucho dinero.
A aquí todo hasta ahora han sido datos.
Esto que he dicho yo de la vaca sin
pregana, eso es especulación, lo
admitimos. mea culpa si queréis, pero mi
opinión por algún lado al final se acaba
colando. Entonces, por ir acotando el
tema y convergiendo en algo interesante,
primero eh estamos hiperchetados, es
decir, estamos hipersubvencionados con
las suscripciones de Cloud Code en el
momento en el que las suscripciones eh
que tienen un uso hiperetéreo, o sea, tú
te vas a mirar el modelo de precios, que
es lo que hemos hecho esta semana y tal,
así en detalle, que esto se traducirá en
cursos para, bueno, pues al final eh
también poderle sacar un rendimiento por
nuestra parte. Entonces, si queréis
apoyar a que os traigamos estas cosas,
eh, pero más cuidadas y con mejor todo,
pues podéis suscribir a Codel Pro.
Entonces, eh, esta semana es como,
hostia, claro, es que la suscripción de
Cursor es No, la Pro es seis veces25
el uso de la estándar de la la de
empresas estándar es seis veces eh, coma
25 por el uso incluido en la suscripción
pro. dices, "Ah, vale, la referencia es
la Pro, voy a verme la Pro." "Vas a ver
la Pro." Y dice, "No, esto es, no sé,
otro multiplicador de la versión
gratis." Dices, "Ah, vale, que la
referencia es la gratis. Me voy a verla
gratis." Te vas a verla gratis. Uso que
te incluye. Bueno, sí, te incluimos ahí
unos cuantos tokens. Dices, "Ah, vale,
de puta madre." Pues pues ya está, ¿no?
O sea, bajo demanda tú vas a cambiar
esto cuando veas que tienes una cuota de
mercado que te permita hacer patapam y
ya está, porque es lo que está pasando y
a partir de ese momento todo el mundo a
pagar por API igual que pagas a día de
hoy en cursos.
[música]
Entonces,
esto es un poco toda la movida y por eso
es tan importante el modelo de precio,
entender el modelo de precio, porque
veíamos aquí que, por ejemplo, estábamos
hablando de $ por millón de token en el
[música] caso de eh Opus eh Opus 46,
¿no? Y eso era de input. Pero ojo
importante, si nos vamos a mirar cacher
readit [música] es solo 50 céntimos de
dólar. O sea, hemos saltado un orden de
magnitud, con lo cual es 10 veces menos,
es 10 veces más barato, con lo cual me
interesa muchísimo que pasen cosas de
tokens [música] en catch rit y no en
input, porque un cache hit, hostia, me
divide por 10 el precio. Con lo cual es
interesante entender este artículo a
pesar de que sea de cloud code porque
las técnicas que aplican en cursos son
tremendamente similares, ¿no? Entonces,
habla del orden en el que poner las
cosas para permitir más cacheo. Habla de
un poco cómo compactar para eh o lo que
pasa cuando, por ejemplo, tú usas
subagentes. Cuando usas subagentes, el
agente principal hace una compactación
del contexto y se la pasa al subagente
para que este pueda reutilizar la caché
que ya haya de cosas que ya haya
consultado el agente principal. Pero
cuando tú estás en una sesión, y vuelvo
a lo que comentabas, Raf, y en una misma
sesión, en una misma conversación
cambias el modelo porque dices, "Hostia,
he programado todo esto con Opus 46 y
ahora solo le quiero hacer una pregunta
de por qué ha decidido hacer esta
implementación así y no hacerlo con esta
otra cosa, que es como lo habría hecho
yo." La típica pregunta esa que dice,
"Vale, pues para esto selecciono Haiku,
que ya me lo va a poder explicar.
Cagadita Pasturet. Cagada Pasturet."
¿Por qué? Porque en ese momento que tú
has seleccionado otro modelo, ese modelo
no tiene contexto y no tiene la caché, o
sea, tiene que reconstruir el contexto
de toda la conversación. Por lo tanto,
no va a ser tanto eh no va a ser tan
elevado el hit rate como si directamente
se lo preguntas a Oppus 46, que puede
que te salga más barato. Entonces, la
pregunta aquí es, Rafa, ¿esto se publica
anoche? Anoche yo me empapo, entiendo
cómo funciona todo esto. Antes de ayer
publicábamos el artículo de lo que
acabas de comentar de Opus para planear,
que es algo que veníamos diciendo, es
algo que va y viene. Eh, hace un año era
santo, palabrita de Niño Jesús, ¿no? De
opus para planificar, Sonet para
ejecutar. Luego se abarataron las
costes, las diferencias y era Sonet para
todo. Ahora vuelve a haber diferencias y
dices, hostia, no. El modo Opus Plan es
lo que recomendamos. [música] Y la
pregunta es, si hacemos eso, ¿no estamos
incurriendo en esto que hablamos?
Cloud Code hace cosa de un mes, mes y
medio cambió también una cosa que es
cuando haces el modo plan y le vas a
ejecutar. La opción por defecto no es
ejecutar el modo plan, es limpiar el
contexto y ejecutar.
Entonces, claro, de limpiar el contexto
y ejecutar a cambio el modelo que se va
a limpiar el contexto de todas formas,
si voy a ejecutar como mucho está esa
parte de caché que puede utilizar o no,
pero no sé si al limpiar el contexto ya
deja de usar esa caché también porque es
como una nueva conversación que le pasa
el contexto.
Es interesante, queridos amigos, porque
eh ahora dicho esto y me has
triguereado. Claro, la respuesta está
directamente en el post y es que el
cambio ese que hicieron era que en vez
de entrar al modo plan y limpiar o otro
cambio que hicieron después, no lo sé,
pero a día de hoy el modo plan no parte
de cero en el contexto, sino que en
verdad es ejecutar una tool de enter
plan mode y exit mode,
con lo cual realmente estás en esa misma
sesión, pero has ejecutado esa tool,
con lo cual
Sí que presumiblemente el ese cambio de
modelo dentro de ese uso en particular
sí que
aprovecharía toda la caché que se
hubiera generado porque se está haciendo
a través de estas tool de enter y exit
mode, ¿no? Entonces el cambio si si se
aprovecha pierde el sentido, sí, 100%
porque saldría más barato con opus. Y
también caba decir depende el plan que
tengas si tienes un plan de max eh por
cinco donde ya no llegas al límite tira
todo con opus porque va a ir mejor.
Cuando tienes menos pasta, ahí es cuando
tienes que ir jugando y probando ver qué
es lo más óptimo y qué es lo que más te
hace durar tus tokens. Es un poco
mierder todo esto porque esto sería como
sumamente fácil de validar, ¿no? De
decir, "Bueno, pues haces la prueba, ves
qué contexto ha usado, que no, pero el
problema es que lo máximo que tienes es
el barractext, eh, la tuash command este
de barra context, que sí te dice lo que
tienes en contexto, pero no te dice
estadísticas de hit rate y mierdas así a
ese nivel. Y en el caso de cursor te lo
desglosa un poco, pero te lo desglosa
por petición, con lo cual tampoco acabo
de poder hacer esto, ¿no?, que decimos.
Con lo cual eh, ah, qué rabia, tío, no
poder ver estas cosas. Si se ocurre eh
forma, pues eh encantados. Cusat que te
dice alguna cosa, pero te la agrupo por
día, no es no es quiero analizar esta
conversación, que es lo que ha pasado.
Sí, sí. Así que totalmente abiertos a a
que nos digáis cosas. Y encima estuve
mirando también los hooks para ver si a
través de hooks podíamos tener reporting
de esto. Y hay una feiture request en la
community de Cursor que buena suerte
porque creo que el primer voto que se le
daba era el mío, entonces dudo mucho que
hagan nada porque haya esa feiture
request, que es que eh eso el hook de
que ha acabado una interacción tuviera
el análisis de cuántos tokens ha leído
de caché, cuánto y con eso ya te
enganchas a ese hook y haces lo que sea,
permites hacer herramientas de análisis,
mierdas así, pero de momento no lo
tenía. Eh, se me ha ido esta noticia de
madres más parecida a un eh vídeo de
Codeli más que noticia del café con
Codeli. Decidnos qué os ha parecido en
los comentarios y eh seguramente haremos
un corte para publicarlo como vídeo
porque creo que hay eh muchas lecturas
interesantes. También el autocatching es
algo, por destacar también algo de todos
estos artículos,
es algo que ahora como se establece es
así, es decir, tú tienes toda la cadena
de mensajes de roll user asistan y tal y
lo que hace Cloudco por debajo es
simplemente a la hora de interaccionar
con el modelo es pasarle este cache
controlemal, pero antes es algo que
también hacía en Cloud Code, el tema de
la caché venía ya estando, no decimos
que se haya implementado ahora la caché,
lo que decimos es que es nuevo y que la
forma de hacerlo antes era a través de
eh break points que eh aquí le ponías el
cache control en el mensaje y tenías tú
desde el cliente, desde la gente que ir
moviendo este cache control, ¿no? Por
así decirlo. Entonces eh ahora como que
se simplifica todo eso mucho más y
bueno, pues lo tenemos ahí. Siguiente
noticia. Rafincho. Yo entiendo 100% que
Cloud Code no quiera que usen su
subvención en otros sitios. O sea, oye,
estamos teniendo Cloud Code con una
subvención muy grande, o sea, puedes
usar mucho más tokens que si vas por la
API directamente, pues entiendo que no
quieras que un Open Code use por detrás
tu suscripción. Oye, no, si es por Open
Code, tú pagas por token, por uso,
porque esto aquí es para mi herramienta
que le estamos dando cariño, le estamos
dando forma y porque queremos que te
vicies en nuestro ecosistema y acabes
también pagando la parte B2B, que es
donde sacan más pasta. Tanto aquí como
ahora pasa mucho, ¿no?, que ha habido el
ruido de de oye, Cloud Code solo se
puede usar en Cloud Code, ya han hecho
oficial, no se puede usar en open crow.
Ya ya ahí ya no se puede. Ahí ya tenemos
que ahí se quita porque mucha gente está
usando una suscripción solo para eso
vamos a banear esas cuentas. Entonces
eso puede pasar. Esto es sentido, o sea,
he visto mucha entiendo.
Esto es la palabra de mod, el agent
harness, ¿no? Que es como toda esa
cáscara que es el que provee el el
agente, ¿no? Eh, a la hora de
interaccionar con un determinado modelo,
¿no? Por eso es diferente interaccionar
con un Opus 46 desde cursor que
interaccionar con ese mismo Opus 46
desde Cloud Code, ¿no? que pues, por
ejemplo, lo que hablamos de que cursor
indexa toda la base de código, esa lo
hará de forma diferente Cloud Code.
Entonces tiene sentido lo que planteas.
Veremos a ver cómo evoluciona todo. Lo
que es guay es que tengamos la suerte de
que haya competencia entre pues un Open
AI, un Antropic, un [música] quien sea,
¿no? Eh, así que
y uno que nos olvidamos que ahora te lo
enseño.
Vale, perfecto. Pues gente, sillas si os
interesan estas cosas ya sabéis,
intentamos traeros noticias frescas y
calidad que aprendamos todos. Codel y
enseña, entretiene que decimos. Así que
eh si os gusta pues recomendamos y
agradecemos más que recomendamos,
agradecemos enormemente si pasáis el
enlacito de oye, mirad este café con
Codel y que hoy han hablado de esto que
en el curro creo que pues nos ayudaría a
reducir el gasto o creo que son cosas
que no estamos teniendo en cuenta a la
hora de usar la IA. Eh, mírate este
minuto cuando empiezan a hablar del tema
de la caché y de los distintos eh tokens
que al final estamos consumiendo y que
no tenemos visibilidad directamente
desde el cliente, por ejemplo, en el
caso de cursor o cosas así, pues se
agradece enormemente porque así más
gente se podrá suscribir, como te
animábamos a que lo hagas al eh al canal
de YouTube y pues poco a poco hacer
girar la rueda de la fantasía. Rafa te
pincho, cuéntame.
Tú esta web la reconoces, ¿no? Solo
viendo este cachito aquí.
Hostia, sí.
Google Trench. ¿Cuál crees que gana?
Últimos 12 meses.
Café con Codeti,
nuestro espacio matinal con las últimas
noticias sobre tecnología, programación
y cómo no, entretenimiento. [música]