Armox
    Armox Academy 📚
    Referencia de Modelos IAModelos de Texto

    Modelos de Texto

    Los modelos de texto en Armox son potentes modelos de lenguaje (LLMs) que pueden generar, analizar y transformar texto. Muchos también soportan entradas multimodales como imágenes y videos.

    Overview

    Los modelos de texto son la base de flujos de trabajo inteligentes. Úsalos para:

    • Generar contenido — Escribir artículos, guiones, marketing copy y más
    • Analizar y razonar — Procesar información compleja y dar insights
    • Transformar texto — Reescribir, resumir, traducir o expandir contenido
    • Entender media — Analizar imágenes y videos con modelos con visión

    Modelos de Texto Disponibles

    ModeloProveedorCostoVisiónMejor Para
    GPT-5OpenAI20 créditosRazonamiento complejo, análisis detallado
    Gemini 2.5 FlashGoogle10 créditos✅ Imágenes y VideoTareas multimodales rápidas
    Claude 4.5 SonnetAnthropic30 créditosContenido largo, escritura matizada
    DeepSeek V3.1DeepSeek10 créditosRazonamiento costo-efectivo
    Grok 4xAI20 créditosResolución de problemas, tareas técnicas
    Llama 3 70BMeta14 créditosOpen source, versátil
    Llama 3 8BMeta2 créditosRápido y económico

    Colores de Conexión

    En el Canvas de Armox, las conexiones de texto usan handles y edges azules:

    • Input Handle: Círculo azul en el lado izquierdo de los nodos
    • Output Handle: Círculo azul en el lado derecho de los nodos
    • Connection Edge: Línea azul conectando nodos

    Configuraciones Comunes

    La mayoría de los modelos de texto comparten estas opciones:

    System Prompt

    Define el comportamiento y “persona” del modelo. Es como darle a la IA su descripción de trabajo antes de empezar.

    Max Tokens

    Controla la longitud máxima de la respuesta. Valores más altos permiten salidas más largas pero cuestan más.

    Temperature

    Ajusta creatividad vs consistencia:

    • Baja (0.0-0.3): Respuestas consistentes y enfocadas
    • Media (0.4-0.7): Creatividad balanceada
    • Alta (0.8-2.0): Más creativo, outputs más variados

    Top P (Nucleus Sampling)

    Ajusta diversidad. Valores más bajos hacen outputs más determinísticos.

    Cómo Elegir el Modelo Correcto

    Para Velocidad y Costo

    • Llama 3 8B (2 créditos) — El más rápido y barato
    • DeepSeek V3.1 (10 créditos) — Gran balance entre velocidad y capacidad
    • Gemini 2.5 Flash (10 créditos) — Rápido con soporte de visión

    Para Calidad

    • GPT-5 (20 créditos) — Mejor para razonamiento complejo
    • Claude 4.5 Sonnet (30 créditos) — Excelente para escritura y matices
    • Grok 4 (20 créditos) — Fuerte para problem solving

    Para Tareas de Visión

    • Gemini 2.5 Flash — Imágenes y video, procesamiento rápido
    • GPT-5 — Múltiples imágenes, análisis detallado
    • Claude 4.5 Sonnet — Imagen única con comprensión profunda

    Best Practices

    1. Sé específico — Prompts claros dan mejores resultados
    2. Usa system prompts — Define contexto y expectativas
    3. Itera — Refina tus prompts según outputs
    4. Ajusta el modelo a la tarea — No sobrepagues tareas simples

    Próximos Pasos

    Explora la documentación individual de cada modelo para ver configuraciones y casos de uso: