Configuración del Modelo de IA

mindzieStudio ahora ofrece una integración dramáticamente mejorada con modelos de lenguaje grande (LLM), brindándote opciones flexibles para potenciar tus copilotos y asistentes de IA. Puedes usar los modelos proxy integrados de mindzie, conectar con proveedores en la nube populares usando tus propias claves API o desplegar modelos locales para un control total.

Visión General

El sistema de configuración de modelos de IA te permite:

  • Usar los Modelos Proxy de mindzie: Acceder a modelos rápidos y de razonamiento proporcionados por mindzieStudio desde el primer momento
  • Traer tus Propios Modelos: Conectar con cualquier API compatible con OpenAI usando tus propias credenciales
  • Proveedores en la Nube: Usar OpenAI, OpenRouter, Grok, Gemini y otros proveedores principales de IA
  • Despliegue Local: Implementar modelos locales usando LM Studio, Ollama, o plataformas similares
  • Detección Automática: Permitir que mindzieStudio detecte automáticamente las capacidades del modelo, límites de tokens y características
  • Múltiples Modelos: Configurar tantos modelos como necesites para diferentes casos de uso

Cuándo Usar la Configuración de Modelos de IA

Configura modelos de IA cuando necesites:

  • Configurar asistentes copilotos por primera vez
  • Cambiar entre diferentes proveedores de IA según costo o rendimiento
  • Desplegar modelos locales por privacidad y seguridad de datos
  • Usar modelos especializados para tareas específicas (modelos rápidos para respuestas rápidas, modelos de razonamiento para análisis complejos)
  • Rotar claves API por cumplimiento de seguridad
  • Probar modelos nuevos antes de establecerlos como predeterminados

Requisitos Previos

Antes de configurar modelos de IA:

  • Acceso de Administrador: Debes tener acceso administrativo a la configuración de mindzieStudio
  • Claves API: Obtener las claves API de tu proveedor elegido (OpenAI, OpenRouter, etc.)
  • Cuenta con el Proveedor: Crear una cuenta con tu proveedor de IA si usas servicios externos
  • Configuración Local: Si usas modelos locales, instala y configura LM Studio, Ollama o software equivalente

Accediendo a la Configuración del Copiloto

Navega a la configuración del copiloto a través del panel de administración.

Navegación de configuración mostrando la opción de Copiloto mindzie en la barra lateral izquierda

  1. Haz clic en el ícono de perfil en la esquina superior derecha
  2. Selecciona Configuración en el menú desplegable
  3. En la barra lateral izquierda, haz clic en Copiloto

Verás la página Configuración del Copiloto mindzie con dos secciones principales:

  • Proveedores LLM: Gestiona tus proveedores de servicios IA
  • Modelos LLM: Configura modelos específicos de tus proveedores

Página de configuración del copiloto mostrando las secciones Proveedores LLM y Modelos LLM

Añadir un Proveedor de IA

Los proveedores son los servicios de IA que alojan los modelos. Puedes añadir varios proveedores y cambiar entre ellos.

Paso 1: Abrir el Diálogo para Añadir Proveedor

  1. Haz clic en el botón Añadir Proveedor en la sección Proveedores LLM
  2. Se abrirá el diálogo Añadir Proveedor

Diálogo Añadir Proveedor con campos para configuración del proveedor

Paso 2: Seleccionar Tipo de Proveedor

Elige del menú desplegable Tipo de Proveedor:

  • OpenAI: API oficial de OpenAI (GPT-4, GPT-3.5, etc.)
  • AzureOpenAI: Modelos OpenAI alojados en Microsoft Azure
  • Anthropic: Modelos Claude de Anthropic
  • Google: Modelos Gemini de Google
  • OpenRouter: Acceso a múltiples modelos a través de OpenRouter
  • LMStudio: Despliegue local usando LM Studio
  • Otro: Cualquier otra API compatible con OpenAI (usado para Ollama, xAI Grok y similares — proporciona la URL base)

Nota: Para proveedores conocidos, mindzieStudio conoce automáticamente la URL base. Para implementaciones locales o proveedores personalizados, elige Otro y proporciona la URL base.

Paso 3: Configurar Detalles del Proveedor

Nombre del Proveedor: Ingresa un nombre descriptivo para este proveedor (p. ej., "OpenAI Producción", "LM Studio Local")

Clave API: Ingresa tu clave API del proveedor

  • Para proveedores en la nube, obtén esto desde el panel de control del proveedor
  • Para despliegues locales, puede no ser necesaria o quedar vacía

ID de Organización (Opcional): Algunos proveedores como OpenAI soportan IDs de organización para facturación y control de acceso

URL Base (Opcional): Para despliegues personalizados o locales

  • Ejemplo LM Studio: http://localhost:1234/v1
  • Ejemplo Ollama: http://localhost:11434/v1
  • API personalizada: El endpoint API de tu servidor

Paso 4: Establecer el Estado del Proveedor

Activo: Marca esta casilla para habilitar el proveedor

  • Desmarca para deshabilitar temporalmente sin eliminar la configuración
  • Útil para pausar uso pero mantener las claves API almacenadas

Establecer como Proveedor Predeterminado: Marca para hacer de este proveedor el predeterminado

  • El proveedor predeterminado se usa al añadir nuevos modelos
  • Simplifica la configuración cuando se usa principalmente un proveedor

Paso 5: Probar la Conexión

Antes de guardar, prueba que tu proveedor esté configurado correctamente.

  1. Haz clic en el botón Probar Conexión
  2. mindzieStudio intentará conectar con el proveedor usando tus credenciales
  3. Aparecerá un mensaje de éxito o error

Diálogo Editar Proveedor mostrando resultado de prueba de conexión

Nota: Si ves "Autenticación fallida: Clave API inválida", verifica que tu clave API sea correcta y no haya expirado.

Paso 6: Guardar el Proveedor

Haz clic en Crear para guardar la configuración del proveedor.

Tu proveedor aparecerá ahora en la tabla Proveedores LLM.

Configuración del copiloto mostrando proveedor OpenAI en la tabla de proveedores

Gestión de Proveedores Existentes

Editar un Proveedor

Para actualizar la configuración de un proveedor (como rotar una clave API):

  1. Haz clic en el ícono de editar (lápiz) en la columna Acciones
  2. Se abrirá el diálogo Editar Proveedor con la configuración actual
  3. Realiza los cambios (por ejemplo, actualiza la clave API)
  4. Haz clic en Probar Conexión para verificar las nuevas credenciales
  5. Haz clic en Actualizar para guardar los cambios

Diálogo Editar Proveedor con clave API enmascarada y botón de prueba de conexión

Uso Común: Las claves API pueden necesitar rotación por políticas de seguridad de IT. Usa la función Editar Proveedor para actualizar claves sin recrear toda la configuración.

Eliminar un Proveedor

Para eliminar un proveedor:

  1. Haz clic en el ícono de eliminar (papelera) en la columna Acciones
  2. Confirma la eliminación

Advertencia: Eliminar un proveedor no borrará los modelos asociados, pero esos modelos dejarán de funcionar sin un proveedor válido.

Añadir un Modelo

Una vez configurado al menos un proveedor, puedes añadir modelos de IA.

Paso 1: Abrir el Diálogo para Añadir Modelo

  1. Haz clic en el botón Añadir Modelo en la sección Modelos LLM
  2. Se abrirá el diálogo Añadir Modelo

Diálogo Añadir Modelo con secciones Configuración del Modelo y Pruebas y Validación

El diálogo tiene dos secciones principales:

  • Configuración del Modelo (izquierda): Configuración básica del modelo
  • Pruebas y Validación (derecha): Detección automática de capacidades

Paso 2: Seleccionar Proveedor

Elige el Proveedor del menú desplegable.

Este desplegable lista todos los proveedores activos que has configurado.

Paso 3: Seleccionar o Introducir Nombre del Modelo

Tienes dos opciones para especificar el modelo:

Opción A: Seleccionar de la Lista (Recomendado)

  1. Haz clic en el botón Seleccionar Modelo junto al campo Nombre del Modelo del Proveedor
  2. Aparecerá un diálogo Seleccionar Modelo con una caja de búsqueda
  3. mindzieStudio consultará la API del proveedor para obtener modelos disponibles

Diálogo Seleccionar Modelo cargando modelos disponibles del proveedor

  1. Una vez cargados, verás una lista de modelos disponibles

Lista de modelos para seleccionar mostrando los modelos OpenAI disponibles como o4-mini, o3-pro, etc.

  1. Haz clic en un modelo para seleccionarlo (p. ej., gpt-5-search-api-2025-10-14)

Nota: No todos los modelos de un proveedor son adecuados para chat. Por ejemplo, OpenAI ofrece modelos de audio y embedding que no funcionan con copilotos mindzieStudio. Seleccionar un modelo incompatible causará errores durante su uso.

Opción B: Entrada Manual

Si conoces el nombre exacto del modelo, escríbelo directamente en el campo Nombre del Modelo del Proveedor.

Ejemplos:

  • gpt-4-turbo
  • gpt-4o-mini
  • claude-3-opus-20240229

Paso 4: Configurar Nombre para Mostrar del Modelo

Nombre para Mostrar del Modelo: Ingresa un nombre amigable que verán los usuarios

  • Ejemplo: GPT-4 Turbo (rápido, rentable)
  • Este nombre aparece en la interfaz del copiloto al seleccionar modelos

Paso 5: Establecer Temperatura Predeterminada

Temperatura Predeterminada: Ajusta entre 0 y 2

  • Valores bajos (0-0.3): Respuestas más determinísticas y enfocadas
  • Valores medios (0.7-1.0): Creatividad y consistencia balanceadas
  • Valores altos (1.0-2.0): Respuestas más creativas y variadas

Por Defecto: 1 es un buen punto de partida para la mayoría de los casos de uso

Paso 6: Detección Automática de Capacidades

mindzieStudio puede detectar automáticamente qué características soporta el modelo.

  1. Haz clic en el botón Auto-Configurar Capacidades en la sección Pruebas y Validación
  2. mindzieStudio se conectará al proveedor y probará el modelo

Detección automática de capacidades en progreso, mostrando estado "Detectando Capacidades..."

  1. En segundos, el sistema detectará y configurará:
    • Límites de Tokens: Máximo contexto y tokens de salida
    • Capacidades del Modelo: Funciones soportadas
    • Soporte de Temperatura: Si el parámetro temperatura está disponible
    • Mensajes de Sistema: Si el modelo soporta mensajes de sistema
    • Llamada a Herramientas: Si el modelo puede llamar a herramientas externas

Diálogo de éxito mostrando modelo configurado con 128,000 tokens de contexto y 16,000 tokens de salida

  1. Haz clic en Cerrar en el diálogo de éxito
  2. Las capacidades se completarán automáticamente en el formulario

Diálogo Añadir Modelo con capacidades autocompletadas incluyendo límites de tokens y características soportadas

Información Auto-completada:

  • Máx. Tokens de Contexto: 128,000 (en este ejemplo)
  • Máx. Tokens de Salida: 16,000 (en este ejemplo)
  • Nivel Detectado: Nivel sugerido para este modelo (Small, Agent o Thinking)
  • Capacidades del Modelo: Mensajes de Sistema (marcado), Temperatura (desmarcado en este ejemplo)

Paso 7: Anulación Manual (Opcional)

Puedes editar manualmente las capacidades detectadas si es necesario.

Advertencia: Anula sólo si estás seguro de que la detección automática es incorrecta. Configuraciones erróneas causarán errores en el uso del modelo.

Por ejemplo:

  • Si habilitas incorrectamente Temperatura en un modelo que no la soporta, las llamadas a la API fallarán
  • Si estableces límites de tokens demasiado altos, las solicitudes pueden ser rechazadas

Paso 8: Establecer el Estado del Modelo

Activo: Marca para habilitar el modelo para uso

  • Desmarca para deshabilitar temporalmente sin eliminar

Establecer como Modelo Predeterminado del Inquilino: Marca para que este sea el modelo predeterminado para todos los copilotos

  • Sólo un modelo puede ser el predeterminado del inquilino
  • Establecer un nuevo predeterminado también configura su proveedor como proveedor predeterminado

Paso 9: Crear el Modelo

  1. Haz clic en el botón Crear
  2. Un diálogo de Información confirmará que el modelo fue añadido con éxito

Diálogo de información mostrando "Modelo añadido con éxito"

  1. Haz clic en Cerrar
  2. El modelo aparecerá ahora en la tabla Modelos LLM

Tabla actualizada de Modelos LLM mostrando el modelo recién añadido

Entendiendo la Tabla de Modelos

La tabla Modelos LLM muestra:

Columna Descripción
Nombre del Modelo Nombre para mostrar que configuraste
Proveedor Qué proveedor aloja este modelo
Nombre del Modelo del Proveedor Identificador técnico usado por la API
Nivel Nivel del modelo: Small (tareas rápidas), Agent (razonamiento complejo), Thinking (razonamiento extendido), o Disabled
Estado Activo o Inactivo
Predeterminado del Inquilino Muestra "DEFAULT" si es el modelo predeterminado para todo el inquilino
Acciones Editar o eliminar el modelo

Gestión de Modelos

Editar un Modelo

Para modificar la configuración de un modelo:

  1. Haz clic en el ícono de editar en la columna Acciones
  2. Actualiza la configuración en el diálogo Editar Modelo
  3. Haz clic en Actualizar para guardar los cambios

Establecer un Modelo Predeterminado Diferente

Para cambiar el modelo que se usa por defecto:

  1. Edita el modelo que quieres hacer predeterminado
  2. Marca Establecer como Modelo Predeterminado del Inquilino
  3. Haz clic en Actualizar

El anterior predeterminado se desmarcará automáticamente.

Eliminar un Modelo

Para eliminar un modelo:

  1. Haz clic en el ícono de eliminar en la columna Acciones
  2. Confirma la eliminación

Nota: No puedes eliminar un modelo que actualmente sea el predeterminado del inquilino. Cambia antes el predeterminado.

Probar tu Configuración

Después de configurar proveedores y modelos, prueba tu configuración:

  1. Navega a una función con copiloto activado (p. ej., Investigaciones, Compañero IA)
  2. Abre la interfaz del copiloto
  3. Verifica que tu modelo predeterminado aparezca en el selector de modelos
  4. Envía una consulta de prueba para confirmar que el modelo responde correctamente

Proveedores Soportados

Proveedores en la Nube

mindzieStudio soporta cualquier API compatible con OpenAI, incluyendo:

  • OpenAI: GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5, GPT-5 (cuando esté disponible)
  • OpenRouter: Acceso multi-proveedor a cientos de modelos
  • Anthropic Claude (a través de OpenRouter o proxy compatible)
  • Grok (xAI)
  • Google Gemini (a través de API compatible)
  • Azure OpenAI Service
  • APIs Personalizadas: Cualquier servicio que implemente la especificación API de OpenAI

Soluciones Locales

Por privacidad y seguridad, puedes desplegar modelos localmente:

  • LM Studio: Despliegue local fácil de usar
  • Ollama: Servicio local ligero para modelos
  • vLLM: Servidor de inferencia de alto rendimiento
  • Text Generation Inference: Servidor de inferencia de Hugging Face
  • LocalAI: Inferencia local compatible con OpenAI

Requisitos para Configuración Local:

  1. Instala el software de inferencia local elegido
  2. Descarga y carga tu modelo preferido
  3. Inicia el servidor local (usualmente en localhost:1234 o localhost:11434)
  4. En mindzieStudio, añade un proveedor con la URL base local
  5. Añade modelos usando el proveedor local

Buenas Prácticas

Seguridad de Claves API

  • Rota las Claves Regularmente: Cambia claves API periódicamente según políticas de seguridad
  • Usa IDs de Organización: Cuando estén disponibles, para rastrear uso y costos
  • Limita Permisos de Claves: Usa claves API con los permisos mínimos necesarios
  • No Compartas Claves: Cada usuario o equipo debe tener sus propias credenciales API

Selección de Modelo

  • Modelos Rápidos para Tiempo Real: Usa modelos como gpt-4o-mini para respuestas rápidas del copiloto
  • Modelos de Razonamiento para Análisis: Usa modelos grandes como gpt-5-search-api para tareas complejas
  • Prueba Antes de Usar Predeterminado: Testea exhaustivamente los modelos nuevos antes de establecerlos como predeterminados
  • Monitorea Costos: Controla uso y costos por modelo, especialmente los costosos

Gestión de Proveedores

  • Mantén Proveedores Activos: Solo deshabilita proveedores cuando sea necesario para evitar confusión
  • Nombres Descriptivos: Usa nombres claros como "OpenAI Producción" o "LM Studio Local Dev"
  • Prueba Conexiones: Siempre verifica la conexión tras añadir o editar proveedores
  • Múltiples Proveedores: Configura proveedores de respaldo en caso de problemas con el principal

Configuración de Capacidades

  • Confía en la Detección Automática: Usa la auto-configuración de capacidades siempre que puedas
  • No Adivines: Si falla la detección automática, consulta la documentación del modelo en lugar de adivinar
  • Verifica Límites de Tokens: Límites incorrectos pueden causar truncamientos inesperados o errores
  • Actualiza Regularmente: Las capacidades de los modelos pueden cambiar con actualizaciones de la API

Solución de Problemas

La Prueba de Conexión Falla

Si la prueba de conexión del proveedor falla:

  1. Verifica la Clave API: Copia la clave directamente desde el panel del proveedor
  2. Revisa la URL Base: Asegúrate que la URL base es correcta y usa el protocolo (http:// o https://)
  3. Acceso de Red: Confirma que tu red permita conexiones al proveedor
  4. Estado del Proveedor: Verifica si la API del proveedor está experimentando interrupciones
  5. ID de Organización: Quita el ID de organización si no es requerido

El Modelo No Aparece en el Copiloto

Si un modelo no aparece al usar copilotos:

  1. Revisa Estado Activo: Asegúrate que el proveedor y el modelo están activos
  2. Verifica el Proveedor: Confirma que el proveedor del modelo está activo
  3. Recarga la Interfaz: Actualiza la interfaz del copiloto
  4. Revisa Permisos: Verifica que tienes acceso para usar funciones IA

La Detección Automática Falla

Si la auto-configuración de capacidades no funciona:

  1. Prueba Primero el Proveedor: Asegura que la conexión al proveedor es válida
  2. Revisa el Nombre del Modelo: Verifica que el nombre del modelo es correcto
  3. Permisos API: Algunas APIs requieren permisos especiales para consultar capacidades
  4. Configuración Manual: Como último recurso, configura las capacidades manualmente usando la documentación del modelo

Errores del Modelo Durante el Uso

Si un modelo devuelve errores al usarse:

  1. Revisa Capacidades: Asegúrate que las capacidades coinciden con lo que el modelo realmente soporta
  2. Verifica Límites de Tokens: Confirma que los máximos de contexto y salida no están demasiado altos
  3. Ajuste de Temperatura: Algunos modelos no soportan temperatura — desactívala si es necesario
  4. Cuota de API: Revisa si has excedido los límites o cuotas de tu proveedor

Configuraciones de Ejemplo

Ejemplo 1: OpenAI con Múltiples Modelos

Configuración del Proveedor:

  • Tipo de Proveedor: OpenAI
  • Nombre del Proveedor: "OpenAI Producción"
  • Clave API: sk-... (tu clave real)
  • Activo: Sí
  • Proveedor Predeterminado: Sí

Modelos:

  1. Modelo Rápido para Respuestas Ágiles

    • Nombre del Modelo: "GPT-4o Mini (Rápido y Económico)"
    • Nombre Proveedor: gpt-4o-mini
    • Temperatura Predeterminada: 0.7
    • Predeterminado del Inquilino: Sí

  2. Modelo de Razonamiento para Análisis Complejos

    • Nombre del Modelo: "GPT-5 Search API (Avanzado)"
    • Nombre Proveedor: gpt-5-search-api-2025-10-14
    • Temperatura Predeterminada: 1.0
    • Predeterminado del Inquilino: No

Ejemplo 2: Local con LM Studio

Configuración del Proveedor:

  • Tipo de Proveedor: LM Studio
  • Nombre del Proveedor: "LM Studio Local"
  • Clave API: (dejar vacía o usar valor dummy)
  • URL Base: http://localhost:1234/v1
  • Activo: Sí
  • Proveedor Predeterminado: Sí

Modelo:

  • Nombre del Modelo: "Llama 3.1 70B (Local)"
  • Nombre Proveedor: llama-3.1-70b-instruct
  • Temperatura Predeterminada: 0.8
  • Predeterminado del Inquilino: Sí

Ejemplo 3: Mixto Nube y Local

Usa múltiples proveedores para flexibilidad:

Proveedores:

  1. OpenAI (nube) - para cargas productivas
  2. LM Studio (local) - para desarrollo y datos sensibles

Modelos:

  • Predeterminado: OpenAI GPT-4o Mini (producción)
  • Secundario: Llama 3.1 Local (desarrollo/pruebas)

Documentación Relacionada

Soporte

Si tienes problemas configurando modelos de IA:

  • Correo Electrónico: support@mindzie.com
  • Documentación: Consulta la documentación API de tu proveedor de IA para nombres y capacidades de modelos
  • Pruebas: Siempre prueba las conexiones a proveedores y respuestas de modelos antes de establecer predeterminados