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Elige el modelo de IA que impulsa un flujo de trabajo de Studio

Studio te permite seleccionar qué modelo de lenguaje grande ejecuta un flujo de trabajo en lugar de dejarlo a la selección automática, para que puedas controlar la coherencia del resultado.

Resumen

Studio te permite seleccionar qué modelo de lenguaje grande ejecuta un flujo de trabajo en lugar de dejarlo a la selección automática, para que puedas controlar la coherencia de la salida antes de desplegar el flujo de trabajo a tu equipo.

Por qué esto es importante

De forma predeterminada, Vincent decide qué modelo usar para cada tarea. Ese comportamiento predeterminado es deliberado y es bueno: enruta cada paso al modelo más adecuado para el trabajo, y la mayoría de los creadores nunca necesita pensar en ello.

Algunas organizaciones sí necesitan pensarlo. Una empresa que estandariza un flujo de trabajo de gran volumen para cien usuarios se preocupa menos por la máxima calidad de una ejecución individual que por obtener siempre el mismo tipo de respuesta. Un responsable de grupo de práctica que ha validado la salida de un flujo de trabajo quiere tener la certeza de que el comportamiento que aprobó es el comportamiento que recibe su equipo. Y un comprador empresarial que evalúa Studio a menudo necesita saber qué modelo está realizando el trabajo antes de poder aprobar la herramienta en absoluto.

La selección de modelo responde a las tres cosas. Traslada a tus manos una decisión que antes recaía en vLex, junto con la responsabilidad correspondiente.

Antes de empezar

  • Necesitas acceso a Studio y permiso para configurar flujos de trabajo.

  • Ten claro qué problema estás resolviendo. Cambiar el modelo es una respuesta razonable a un problema de salida observado y repetible. No es el primer paso para diagnosticar un problema y rara vez es la solución para un flujo de trabajo cuyos prompts están poco especificados.

  • Ten listo un documento de prueba y una salida esperada conocida como correcta, para poder saber si un cambio ayudó.

Cómo funciona la selección automática

Dejar el selector en Predeterminado significa que Vincent selecciona el mejor modelo para el trabajo en cuestión. La arquitectura de Vincent es agnóstica al modelo por diseño: en lugar de estar atada a un único proveedor, enruta cada etapa del proceso de preguntas y respuestas a un modelo adecuado de una lista validada que incluye modelos de OpenAI y Anthropic.

Para la mayoría de los flujos de trabajo, esta es la configuración correcta, y tiene una ventaja real: a medida que se añaden modelos más potentes a la lista, un flujo de trabajo en Predeterminado se beneficia automáticamente, sin que tengas que hacer nada.

Cómo cambiar el modelo

  1. Abre el selector de modelo del flujo de trabajo.

  2. Revisa las opciones disponibles. Cada modelo muestra una breve descripción de para qué está indicado.

  3. Selecciona el modelo que quieras, o deja Predeterminado tal como está para mantener la selección automática.

  4. Guarda y luego ejecuta el flujo de trabajo con un documento de prueba y compara la salida con el resultado esperado.

  5. Para deshacer el cambio, vuelve a abrir el selector y elige Predeterminado de nuevo.

El selector de modelo de Studio, que muestra Predeterminado junto con los modelos disponibles.

Modelos disponibles en el selector

El selector ofrece Predeterminado además de un conjunto de modelos con nombre de OpenAI y Anthropic. Opciones en el momento de escribir esto:

Modelo
Adecuado para

Predeterminado

Vincent selecciona el mejor modelo para tu flujo de trabajo

GPT-4o

Rápido y versátil para tareas cotidianas

GPT-4.1

Gran contexto para documentos largos

GPT-5

Razonamiento sólido para trabajos complejos

GPT-5.1

Razonamiento y velocidad equilibrados

GPT-5.2

Razonamiento más profundo con esfuerzo extendido

GPT-5.4

Razonamiento de frontera con gran contexto

GPT-5.5

Modelo de frontera que favorece el razonamiento

GPT-5.6 Sol, Terra, Luna

Modelos de frontera más recientes con uso agéntico de herramientas

Claude 4.5 Sonnet

Calidad y velocidad equilibradas

Claude Opus 4.6

El más capaz, favorece el razonamiento

Claude Opus 4.8

La mayor calidad para tareas exigentes

Esta lista cambia. Los modelos se añaden y se retiran a medida que evoluciona el mercado. Trata el propio selector como la fuente de verdad sobre lo que está disponible para tu organización, no esta tabla.

Lo que cambiar el modelo no cambia

Esta es la parte que conviene entender antes de empezar a experimentar, porque limita el conjunto de problemas que la selección de modelo puede resolver realmente.

  • No cambia qué autoridades jurídicas encuentra Vincent. Vincent fundamenta sus respuestas recuperando primero documentos relevantes de la base de datos jurídica curada de la biblioteca y luego instruyendo al modelo para que responda solo a partir de esas fuentes. La recuperación ocurre antes de que el modelo haga su trabajo. Seleccionar un modelo diferente cambia cómo se razona y se redacta la respuesta, no en qué autoridades se basa.

  • No cambia tu postura de protección de datos. Todos los modelos seleccionables provienen de la misma lista validada de proveedores, cubiertos por acuerdos contractuales de retención cero de datos: tus prompts y documentos nunca se usan para entrenar los modelos de los proveedores y no se conservan por ellos más allá de lo necesario para procesar la solicitud.

  • No cambia la lógica de tu flujo de trabajo. Tus tareas, tipos de acción, prompts y recursos del flujo de trabajo no se modifican. Un flujo de trabajo con un prompt ambiguo produce una salida ambigua en todos los modelos de la lista.

  • No cambia la cobertura jurisdiccional. La capacidad de investigación está limitada por las jurisdicciones que admiten los flujos de trabajo de investigación de Vincent, independientemente del modelo que genere la respuesta.

Mejores prácticas y consejos profesionales

  • Corrige el prompt antes de cambiar el modelo. Cuando la calidad de la salida decepciona, la causa suele ser un prompt poco especificado, un recurso de flujo de trabajo que falta o una tarea que intenta hacer demasiado a la vez. Eso es barato de corregir y la corrección se acumula en todos los modelos. Cambiar de modelo para resolver un problema de prompt oculta el defecto real y te deja con un flujo de trabajo que ahora queda fijado a un modelo específico sin un motivo documentado.

  • Documenta por qué dejaste de usar Predeterminado, en la descripción del flujo de trabajo. Dentro de seis meses, alguien tendrá que saber si la selección fue una decisión meditada o un experimento que nadie revirtió. Sin una nota, la suposición segura es que fue un experimento, y el flujo de trabajo se reconstruye.

  • Recuerda lo que te cuesta fijar un modelo. Un flujo de trabajo en Predeterminado hereda mejoras a medida que evoluciona la lista. Un flujo de trabajo fijado no. Si fijas uno, pon un recordatorio en el calendario de tu equipo para revisar la decisión y asume que cualquier modelo con nombre acabará retirándose.

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