El modelo de IA adecuado para cada tarea,
elegido automáticamente, antes de enviar
Adaptive Mode lee el prompt que estás a punto de enviar y sugiere el modelo más rentable para la tarea. Corregir una errata o traducir va a un modelo ligero y barato. Una gran refactorización o un diseño de arquitectura va a un flagship. Eliges solo la potencia que realmente necesitas.
Los modelos pequeños cuestan una fracción del flagship. Ajustar el tamaño del modelo a cada tarea significa consumir mucho menos presupuesto de tu plan por tarea, así que haces más tareas al día sin chocar con un límite de uso. Un clic aplica la sugerencia y sigues trabajando.
Adaptive Mode asigna cada tarea al modelo más barato capaz de hacerla bien: Haiku para el trabajo ligero, Sonnet para el trabajo equilibrado, Opus para el trabajo pesado. Menos coste por tarea, más tareas al día.
Este es el problema de dinero al hacer funcionar agentes de código con IA. Cada modelo tiene un precio, y la brecha entre el barato y el flagship es enorme. Claude Opus es el modelo más capaz, y el más caro. Claude Haiku es el más barato. Claude Sonnet queda en medio. La mayoría elige un modelo y lo deja ahí, así que o bien infradimensionan sus tareas difíciles o, mucho más a menudo, pagan de más por las fáciles.
Piensa en lo que realmente le pides a un agente en un día. Corregir una errata. Renombrar una variable. Traducir una cadena de la interfaz. Escribir un pequeño test unitario. Resumir un documento. Nada de eso necesita un flagship. Si lo lanzas todo en Opus, quemas el presupuesto de uso de tu plan muchas veces más rápido de lo necesario, para un resultado idéntico. Ese derroche es invisible, y por eso justamente se acumula.
Adaptive Mode cierra esa brecha. Antes de enviar tu primer mensaje, lee tu borrador, calcula lo difícil que es de verdad la tarea y sugiere el modelo más barato de la gama de tu proveedor que aún puede hacer bien el trabajo. Los modelos pesados quedan reservados para el trabajo que se lo gana: arquitectura, auditorías de seguridad, grandes refactorizaciones. Todo lo demás va a un modelo que cuesta una fracción.
Por qué ajustar el modelo a la tarea
Deja de pagar de más en tareas fáciles. Un flagship en una corrección de errata es dinero tirado. Adaptive Mode dirige el trabajo ligero a un modelo ligero, así que cada tarea trivial cuesta una fracción de lo que costaría en la gama alta.
Reserva el modelo potente para los problemas difíciles. Ajustar el tamaño no significa ir siempre a lo barato. Cuando la tarea es un diseño de sistema o una auditoría de seguridad, Adaptive Mode te dice que subas de gama, para que el trabajo que necesita profundidad la reciba de verdad.
Más tareas al día con el mismo plan. Menos presupuesto gastado por tarea significa que chocas con tu límite de uso más tarde. A lo largo de un día entero y con una flota de agentes en paralelo, los ahorros se suman en rendimiento adicional real.
Cero fricción en el flujo de trabajo. La sugerencia aparece como una pequeña pastilla sobre el composer antes de enviar. Un clic la aplica. Sin menús que rebuscar, sin adivinar a mano qué modelo encaja, sin frenar el ritmo.
La economía: consumir menos, hacer más
Mismos agentes, mismo plan. La diferencia está en cuánto presupuesto devora cada tarea.
Un modelo para todo
- : Cada tarea corre con el modelo que dejaste seleccionado.
- : Un flagship en una errata o una traducción cuesta varias veces lo que debería.
- : El presupuesto de uso de tu plan se vacía rápido en trabajo que nunca necesitó esa potencia.
- : Chocas con el límite de uso más temprano en el día y los agentes se paran.
- : Cambiar de modelo a mano es engorroso, así que nadie se molesta.
Adaptive Mode activado
- : Cada tarea se asigna al modelo más barato capaz de hacerla bien.
- : El trabajo ligero va a un modelo ligero y cuesta una fracción.
- : El flagship se reserva para refactorizaciones, auditorías y arquitectura.
- : Menos presupuesto por tarea significa más tareas antes de cualquier límite de uso.
- : Un clic aplica el modelo adecuado, así que el ajuste de tamaño ocurre de verdad.
El enrutado en sí es casi gratis: un modelo pequeño y rápido hace el análisis por mucho menos de un céntimo y luego se aparta de tu camino.
Di lo que hay que hacer.
El agente se abre en el modelo adecuado.
AI Suggestion adelanta esa misma decisión al único momento en el que no cuesta nada: antes de que la sesión exista. Abres un agente y, en lugar de un terminal, te encuentras un único campo que pregunta qué va a hacer ese agente. Respondes en una frase. Una llamada la lee y devuelve el modelo, el nombre de la sesión y, si no has elegido agente, cuál debería encargarse.
Después la sesión se abre, ya configurada, con tu frase como primer mensaje. No has pegado nada, no has esperado a que arrancara el CLI para corregirlo, y no has pagado tarifa de flagship por una errata.
Entra una frase. Se enciende un nivel de complejidad. El agente se abre en el modelo al que corresponde ese nivel, con la sesión ya nombrada.
Una sesión real, del campo vacío al agente en marcha: una frase describe la tarea, la barra de complejidad se queda en Sonnet, el agente y el nombre de la sesión vienen con ella, y la sesión se abre con esa frase ya enviada.
Por qué la decisión tiene que tomarse antes de que se abra la sesión
Misma sugerencia, mismo modelo, dos desenlaces radicalmente distintos. La única variable es cuándo se te pregunta.
Preguntado después de abrir el terminal
- : El CLI ya ha arrancado con el modelo que estuviera configurado.
- : Tu prompt está escrito y estás a una tecla de enviarlo.
- : Cambiar de modelo ahora significa tirar la sesión que acabas de empezar.
- : La sugerencia se vive como una interrupción, así que se descarta.
- : El flagship hace la tarea trivial igualmente, y no se aprende nada.
Preguntado antes de que la sesión exista
- : Todavía no ha arrancado nada, así que no hay nada que deshacer.
- : Ya estás describiendo la tarea, que es justo lo que necesita la decisión.
- : El modelo, el nombre de la sesión y el agente quedan resueltos en una sola llamada.
- : La sesión se abre configurada, con tu descripción como primer mensaje.
- : Elegir el modelo barato no te cuesta nada, así que de verdad ocurre.
Esta es toda la idea. No una sugerencia más lista: la misma sugerencia, hecha en un momento en el que decir que sí sale gratis.
Cuatro niveles, conectados a los modelos reales de tu proveedor
La barra de complejidad es la parte visible de la decisión. Déjala en Auto y el análisis enciende un nivel. Marca tú mismo un nivel y pasa a ser tu decisión: no se envía nada y la sesión se abre de inmediato.
Rápida
01Cambios de texto o de configuración, sin lógica detrás. Una errata, una etiqueta, una cadena de traducción, un número de versión. Este es el nivel que un modelo flagship no debería ver nunca, y es el que le llega más a menudo.
Estándar
02Un cambio pequeño cuya solución ya se conoce. Añadir un estado a un botón, conectar un componente que ya existe, escribir un test corto. No hay nada que investigar, solo trabajo que hacer.
Compleja
03Una funcionalidad que construir, un bug que investigar, una refactorización que llevar a cabo. El camino no está claro al principio, así que el modelo necesita margen para explorar antes de comprometerse con un enfoque.
Extrema
04Arquitectura, una auditoría, un problema sin causa conocida. Para esto existe el modelo flagship, y reservarlo para estas tareas es lo que hace asequible usarlo aquí.
En el código de la funcionalidad no hay escrito ningún identificador de modelo. Los cuatro niveles se resuelven a partir del catálogo del proveedor sobre el que corre el agente, ordenado de más a menos capaz. Si ese proveedor ofrece menos de cuatro modelos, la tabla se pliega hacia arriba: con tres modelos, Compleja y Extrema caen las dos en el flagship, nunca al revés. Quedarse corto arruina una ejecución entera; pasarse cuesta la diferencia de precio de una llamada.
Cómo funciona AI Suggestion, paso a paso
Seis pasos, cuatro de ellos opcionales, y una sola llamada en total.
Abres un agente
En lugar de un terminal, te encuentras la pantalla de intención: la cara del agente sobre un fondo animado, una flecha que apunta a un único campo, y un enlace arriba a la derecha para abrir la sesión directamente si no te apetece.
Describes la tarea en una frase
En lenguaje corriente, en tu idioma. No es un prompt ni una especificación: es lo que ese agente va a hacer. Esa frase es la única entrada obligatoria, y se convierte en el primer mensaje de la sesión.
Opcional: señalar las carpetas implicadas
Las carpetas del proyecto aparecen como fichas con forma de carpeta. Hacer clic en una le da su alcance al agente y afina la estimación de dificultad, porque el mismo bug en una app móvil y en un sitio web no son la misma tarea.
Opcional: abrir las opciones avanzadas
Plegadas debajo del campo: la naturaleza del trabajo, para quién es, el entregable que esperas, límites como no hacer commit o tests obligatorios, y contexto libre como un error pegado o el identificador de un ticket. Viajan en la misma llamada y se anteponen al primer prompt del agente.
Una sola llamada decide, o ninguna llamada
Si lo dejas en Auto, enviar lanza una única petición que devuelve el nivel, el modelo, el nombre de la sesión y, si no hay agente fijado, el agente. Si en cambio marcas tú mismo un nivel, no hay petición: la sesión se abre al instante en el modelo al que corresponde ese nivel.
La sesión se abre, ya configurada
El agente arranca en el modelo elegido, bajo el nombre de sesión generado, y tu descripción llega como primer mensaje por el propio argumento de lanzamiento del CLI, en vez de pegarse en el terminal después del arranque.
Ni siquiera tienes que elegir el agente
Si abres la pantalla sin nombrar ningún agente, la pregunta se amplía. El orbe muestra un signo de interrogación rodeado de tres caras, y la frase que escribes decide quién se encarga de la tarea: uno de los agentes que ya están en tu room, uno de los catorce roles integrados, o uno de los cerca de 260 expertos del catálogo.
Es también lo que te da ahora un proyecto recién creado. Ya no crea un agente full-stack en silencio solo porque había que crear algo. Pregunta en qué estás trabajando y luego elige el agente que pide esa respuesta.
El agente, el modelo y el nombre de la sesión vuelven de esa misma llamada única, porque encadenar tres peticiones triplicaría la latencia de una pantalla cuyo único valor es ser más rápida que abrir el terminal y corregir el modelo después.
Una pregunta después de que se abra la sesión
Con el agente ya en marcha, una barra fina pregunta una sola vez: ¿era el adecuado el modelo sugerido? Tres respuestas: me ha servido, demasiado ligero, demasiado pesado.
Tres y no dos, porque «estaba mal» no sirve de nada. La dirección del error sí. Demasiado ligero y demasiado pesado son correcciones opuestas, y solo la dirección le dice a la política de dimensionado hacia dónde moverse.
La barra no bloquea nunca nada, se pregunta una vez por sesión, y la respuesta solo se envía si tienes activado el uso compartido de datos de uso.
Ignórala, sáltatela o apágala donde te moleste
Una pantalla que se interpone entre tú y tu terminal tiene que ser trivial de quitar de en medio. Hay cuatro salidas, y ninguna está enterrada en un menú.
Abrir directamente
Un enlace arriba a la derecha de la pantalla abre la sesión exactamente como se habría abierto antes de que existiera la funcionalidad. Sin llamada, sin análisis, sin espera.
Decidir el nivel tú mismo
Hacer clic en un nivel de la barra lo convierte en tu decisión. No se emite ninguna petición y la sesión se abre de inmediato en el modelo correspondiente.
Apagada para este agente, este proyecto o en todas partes
El ajuste se resuelve primero en el agente, luego en el proyecto y luego en la aplicación, así que puedes conservar la pantalla en los agentes donde compensa y quitarla en los que siempre abres igual.
Apagada desde donde estás
Los tres interruptores están también en el popover «¿Por qué esta pantalla?», en la propia pantalla. La desactivas en el momento en que te molesta, no tres menús más tarde.
Los agentes automatizados no ven nunca la pantalla: bots de QA, tickets del backlog, tareas programadas, maquetas, pasos de equipo y agentes temporales ya llevan su encargo, y no hay nadie sentado delante de ellos.
Cómo funciona Adaptive Mode, paso a paso
Se ejecuta una vez, antes de tu primer mensaje, y nunca te estorba.
Empiezas a escribir tu prompt
Abre una conversación nueva con cualquier agente y escribe lo que quieres que se haga. Adaptive Mode solo mira las conversaciones recién creadas, así que nunca interrumpe una sesión que ya está en marcha.
Lee la tarea y la analiza
En cuanto tu borrador es lo bastante sustancial y haces una pausa, Adaptive Mode envía la primera parte de tu borrador a un modelo de enrutado pequeño y rápido que calcula lo exigente que es la tarea.
Aparece una sugerencia de modelo
Surge una pastilla sobre el composer: 'Cambiar a Haiku', 'Cambiar a Sonnet' o 'Cambiar a Opus', según cuál sea el ajuste más rentable. Si tu modelo actual ya es la mejor opción, te lo dice en su lugar.
La aplicas en un clic
Haz clic en la pastilla y el modelo se aplica. Si ya hay una sesión en marcha, Adaptive Mode la cambia en caliente. La elección también se guarda en el agente, así que el siguiente arranque empieza con el modelo correcto.
O recalcula, o descarta
¿Reformulaste tu prompt? Pulsa actualizar para recalcular la recomendación para el nuevo borrador. ¿Contento con tu modelo actual? Descarta la pastilla y envía. Mantienes el control de cada decisión.
Después se queda en silencio
Adaptive Mode sugiere una vez por conversación, así que nunca te incordia ni gasta a escondidas tu cuota mensual mientras sigues editando. Hace su trabajo y luego desaparece.
Enrutado de modelos independiente del proveedor
Adaptive Mode lee la gama de modelos del proveedor que estés usando y recomienda dentro de ese catálogo. No está atado a ningún fabricante.
Claude
Enruta entre Haiku, Sonnet y Opus. Haiku para correcciones rápidas, renombrados, traducciones, tests cortos y resúmenes. Sonnet para revisiones de pull request, nuevos endpoints, depuración compleja y refactorizaciones. Opus para arquitectura de sistemas, auditorías de seguridad, grandes refactorizaciones de legacy y trabajo de rendimiento en profundidad.
Codex
Enruta dentro de la gama Codex, desde el modelo mini rápido y barato para bugs pequeños y preguntas rápidas, pasando por el equilibrado por defecto para funcionalidades de principio a fin y tests, hasta el modelo de razonamiento flagship para diseño de sistemas complejo y revisión de código en profundidad.
Antigravity
Enruta entre el modelo Antigravity rápido para correcciones pequeñas, traducciones y resúmenes, y el modelo Antigravity capaz para implementar funcionalidades, depurar y hacer análisis más profundos.
Otros proveedores
Para cualquier proveedor, Adaptive Mode recurre a una regla simple: el modelo más barato para el trabajo ligero, un modelo equilibrado para el trabajo normal, el modelo más capaz para el trabajo difícil. Añade un proveedor y enruta dentro de los modelos de ese proveedor.
FAQ
¿Qué es Adaptive Mode en AgentsRoom?
Adaptive Mode es el enrutado inteligente de modelos para tus agentes de código con IA. Antes de enviar tu primer mensaje, lee tu prompt y sugiere el modelo más rentable de la gama de tu proveedor que aún puede hacer bien la tarea. Una tarea ligera recibe un modelo ligero y barato; una tarea pesada recibe un flagship. El objetivo es simple: dejar de pagar de más con un modelo potente en trabajo que no lo necesita.
¿Cómo elige Adaptive Mode un modelo?
Envía la primera parte de tu borrador a un modelo de enrutado pequeño y rápido, guiado con ejemplos de qué tipos de tareas encajan con cada nivel de modelo. Luego devuelve el modelo más barato que se ajusta a la tarea, validado contra los modelos que tu proveedor actual ofrece de verdad. Si tu modelo actual ya es la mejor opción, dice que el modelo es óptimo en lugar de empujar un cambio.
¿Cómo me ahorra dinero de verdad?
Los modelos más baratos cuestan una fracción del flagship para la misma tarea simple. Si lanzas correcciones de erratas, renombrados, traducciones y tests cortos en el modelo de gama alta, quemas el presupuesto de uso de tu plan muchas veces más rápido de lo necesario. Adaptive Mode dirige ese trabajo ligero a un modelo ligero, así que cada tarea cuesta menos y puedes hacer más tareas antes de chocar con un límite de uso. A lo largo de un día y con muchos agentes en paralelo, esos ahorros se suman.
¿Qué modelos puede sugerir?
Los que ofrezca tu proveedor. En Claude son Haiku, Sonnet y Opus. En Codex abarca el modelo mini rápido, el equilibrado por defecto y el modelo de razonamiento flagship. En Antigravity abarca el modelo rápido y el capaz. Para otros proveedores recurre al más barato, el equilibrado y el más capaz. Adaptive Mode lee la lista de modelos en directo, así que siempre recomienda un modelo que puedes lanzar de verdad.
¿Cambia el modelo automáticamente?
No. Adaptive Mode solo sugiere. Aplicas el cambio con un único clic en la pastilla. Si ya hay una sesión en marcha, cambia el modelo en caliente; en todos los casos la elección se guarda en el agente para que el siguiente arranque empiece con el modelo correcto. También puedes descartar la sugerencia y mantener tu modelo actual.
¿Cuándo aparece la sugerencia?
En una conversación recién creada, después de que hayas escrito un prompt sustancial y hecho una pausa. Se ejecuta una vez por conversación, así que nunca interrumpe una sesión en curso ni gasta a escondidas tu cuota mensual mientras sigues editando.
¿Puedo recalcular la sugerencia?
Sí. Si reescribes tu prompt, pulsa el botón de actualizar en la pastilla para recalcular la recomendación para el nuevo borrador. Un recálculo manual usa una de tus sugerencias mensuales, así que está ahí cuando la necesitas sin ejecutarse en cada pulsación de tecla.
¿Mi prompt es privado?
Para calcular una sugerencia, solo la primera parte de tu borrador se envía a los servidores de AgentsRoom, una vez por conversación y solo cuando Adaptive Mode está activado. Puedes desactivar la función por completo desde los ajustes si prefieres elegir los modelos tú mismo.
¿Adaptive Mode funciona con Codex y Antigravity, no solo con Claude?
Sí. Adaptive Mode es independiente del proveedor. Lee el catálogo de modelos del proveedor que el agente esté usando y recomienda dentro de ese catálogo, ya sea Claude, Codex, Antigravity u otro proveedor compatible. El comando de cambio de modelo está construido para el proveedor en el que estás.
¿Cómo activo o desactivo Adaptive Mode?
Está desactivado por defecto. Abre los ajustes de AgentsRoom, ve a las opciones del composer y marca la casilla de Adaptive Mode para activarlo: la misma casilla lo desactiva. Mientras está desactivado, nada analiza tu borrador y nada de él sale de tu máquina.
¿Qué es AI Suggestion en AgentsRoom?
AI Suggestion es una pantalla breve que se muestra antes de que arranque una sesión de agente. Describes la tarea en una frase y una sola llamada devuelve el modelo más barato del catálogo de tu proveedor capaz de hacer el trabajo, un nombre de sesión y, si no has elegido agente, el que debería encargarse. La sesión se abre después ya configurada, con tu frase como primer mensaje.
¿Y si ya sé lo difícil que es la tarea?
Marca el nivel en la barra. Pasa a ser tu decisión, se salta la llamada por completo y la sesión se abre de inmediato en el modelo al que corresponde ese nivel. La pantalla es más rápida que nunca cuando ya sabes la respuesta.
¿Qué pasa si la llamada falla o estoy sin conexión?
El agente se abre igualmente, en el modelo que habría usado sin la funcionalidad. Una red caída, un límite de uso y una respuesta inservible acaban las tres igual, porque una pantalla capaz de impedirte abrir un agente sería peor que no tener pantalla. Cuando la máquina está sin conexión con certeza, la pantalla ni siquiera se muestra.
¿Puede elegir el agente además del modelo?
Sí, cuando abres la pantalla sin nombrar ningún agente. La tarea se contrasta con los agentes que ya están en tu room, los catorce roles integrados y el catálogo de expertos. Es también lo que hace ahora un proyecto recién creado, en lugar de crear en silencio un agente full-stack porque había que crear algo.
Combina bien con
CLI Doctor
Cuando Claude Code, Codex o cualquier CLI de agente muere al arrancar, AgentsRoom lee el error, el comando exacto que ejecutó y de dónde vino cada flag de arranque, y luego explica qué se rompió y cómo arreglarlo.
Sugerencias de Agentes
¿No estás seguro de qué agente de IA usar? Describe tu tarea en lenguaje sencillo y AgentsRoom sugiere el agente adecuado: desde tu sala, los 14 roles integrados o más de 260 expertos del catálogo, con una razón en una línea. Un clic asigna la tarea.
Consumo de tokens de Claude Code
Mira el consumo de tokens y el coste por sesión en tiempo real. Va de la mano con Adaptive Mode: enruta con cabeza y luego ve cómo aterrizan los ahorros.
Delegación de agentes
Un agente de desarrollo pasa un test a un agente de QA más barato vía MCP. La misma idea que Adaptive Mode, aplicada a agentes enteros.
Multiproveedor
Haz funcionar Claude, Codex y Antigravity en paralelo. Adaptive Mode enruta dentro del proveedor en el que esté cada agente.
Estadísticas del proyecto
Tiempo, prompts, tokens y coste por proyecto y por agente. La vista de panel del presupuesto que Adaptive Mode te ayuda a proteger.
Seguimiento del estado de los agentes
Estado en directo de cada agente en cada proyecto, para que siempre sepas quién está trabajando y quién te necesita.
Restaurar la sesión
Sal y vuelve con cada agente, terminal y selección de modelo exactamente donde los dejaste.
Para profundizar
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Deja de pagar por potencia de modelo de IA que no necesitas
Descarga AgentsRoom y deja que Adaptive Mode elija el modelo más rentable para cada tarea. Modelos ligeros para el trabajo ligero, flagships para los problemas difíciles, menos presupuesto quemado por tarea, más tareas entregadas al día.
App complementaria: supervisa tus agentes en movimiento
Usa Claude, Codex, Antigravity CLI u otro proveedor de IA.
Envía bugs y peticiones directamente a tu backlog público.