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Orquestación multimodelo y estrategia de cambio de modelos. Selección de modelos basada en puntuación, delegación entre agentes (Gemini, Codex, Ollama), emparejamiento con advisor, disparadores de escalado, matriz de permisos y optimización de eficiencia de costos.

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Español — Versión oficial en español de model-strategy.

⚠️ Desactualizada frente a v3.0.0 (2026-10-03) — este archivo no se ha actualizado al nuevo esquema de configuración (catálogo de modelos en models.example.json / models.local.json, roles en lugar de niveles fijos). La versión vigente es SKILL.md (alemán) o SKILL.en.md (inglés); este archivo queda como referencia histórica (v2.0.0).

Estrategia de cambio de modelo (Español)

Orquestación multimodelo: selección de modelos basada en puntuación, delegación entre agentes, emparejamiento con advisor, disparadores de escalado y optimización de eficiencia de costos


1. Catálogo de modelos

Claude (apto para subagentes mediante la herramienta Agent)

Level 4 (Reviewer):   Opus 4.8  — advisor, math review     [user only: /model, /advisor]
Level 3 (Strategist): Opus 4.6  — architecture, concepts   [subagent: model:"opus"]
Level 3 (Creative):   Fable 5   — creative texts, stories  [subagent: model:"fable"]
Level 2 (Workhorse):  Sonnet 4.6— implementation, debug    [subagent: model:"sonnet"]
Level 1 (Fast):       Haiku 4.5 — boilerplate, formatting  [subagent: model:"haiku"]

Agentes externos (scripts complementarios / SSH)

Level 2-3: Gemini 3.5 pro  — research, scientific databases [agy-companion CLI]
Level 2:   Gemini 3.5 flash— fast research                  [agy-companion CLI]
Level 2-3: Codex 5.5 (GPT) — code review, code generation   [codex-companion CLI]
Level 2:   Codex 4.5 (GPT) — simpler code tasks             [codex-companion CLI]

Modelos locales (sin consumo de tokens, 24/7)

Level 1-2: Ollama (Qwen 3.5:35b-a3b) — Haiku-to-Sonnet level [<ollama-host>:11434]
           Invocation: SSH + curl http://<ollama-host>:11434/v1/chat/completions
           Or: delegation via an agent-system control API (if available)

Matriz de alcanzabilidad

ModeloIniciable por LLMRuta de invocaciónRestricciones
Sonnet 4.6SíAgent(model:"sonnet")—
Opus 4.6SíAgent(model:"opus")—
Haiku 4.5SíAgent(model:"haiku")—
Fable 5SíAgent(model:"fable")—
Opus 4.8Solo advisoradvisor() en la sesiónel usuario debe establecer /advisor
Gemini 3.5Sí (Bash)companion-for-agy "prompt"Solo Windows, solución alternativa para stdout
Codex 5.5/4.5Sí (Bash)node codex-companion.mjs task "prompt"requiere autenticación
OllamaSí (SSH/curl)SSH + curl a la API del host de OllamaVPN/Tailscale debe estar activa
Opus 4.8 como modelo principalNousuario: /model opus 4.8solo acción del usuario
Fable 5 como modelo principalNousuario: /model fablesolo acción del usuario

2. Cálculo de puntuación

Dimensions (0-10):
  CLARITY     : How unambiguous is the task?
  COMPLEXITY  : How many components?
  CREATIVITY  : New solutions needed?
  CONTEXT     : How much prior knowledge?
  CRITICALITY : How important is perfection?

SCORE = (10 - CLARITY) + COMPLEXITY + CREATIVITY + CONTEXT + CRITICALITY

Umbrales de puntuación

PuntuaciónModeloEjemplos
0-8Ollama (host local)generación de prompts, resúmenes, textos sencillos
9-12Haiku__init__.py, formateo, código repetitivo (boilerplate)
13-22Sonnetimplementación, corrección de errores, código estándar
13-22Gemini 3.5investigación, búsqueda bibliográfica, bases de datos científicas
13-22Codex 5.5generación de código (Luau, Node.js), scripts de cálculo
23-28Sonnet + revisión de advisorcódigo complejo con control de calidad
23-35Fable 5textos creativos, marketing, narrativa (storytelling)
29-40Opus 4.6arquitectura, estrategia, redacción de artículos
35-50Opus 4.6 + advisordemostraciones, decisiones de arquitectura, estadística
40-50Opus 4.8 (recomendación al usuario)demostraciones matemáticas, máximo rigor

3. Delegación entre agentes

¿Qué agente externo para qué tarea?

TareaMejor agenteRazón
Búsqueda de literatura científicaGemini 3.5 prohabilidades nativas de OpenAlex/arXiv/PubMed
Revisión de código (segunda opinión)Codex 5.5perspectiva independiente
Generación de texto sencilloOllama (host local)sin consumo de tokens, 24/7
Textos creativos, marketingFable 5la mejor producción creativa
Demostraciones matemáticasOpus 4.8 (advisor)máxima profundidad analítica

Exclusiones (debilidades documentadas)

  • Gemini: NO para revisiones matemáticas o trabajo de demostraciones (error de dirección documentado en una revisión de demostración, 07-06-2026)
  • Codex 4.5: solo cuando 5.5 no esté disponible; de lo contrario, siempre 5.5

Rutas de invocación

Reemplace los marcadores de posición <host>, <ollama-host>, <tailscale-ip>, <user> y ~/.ssh/<key> con su propia infraestructura.

Gemini (via companion-for-agy):

companion-for-agy --researcher --json --timeout 120000 "research prompt"

Codex (via codex-companion):

node "~/.claude/plugins/cache/openai-codex/codex/1.0.4/scripts/codex-companion.mjs" task --effort high "code prompt"

Ollama on a remote host (via SSH):

ssh -i ~/.ssh/<key> <user>@<tailscale-ip> "curl -s http://localhost:11434/v1/chat/completions -d '{\"model\":\"qwen3.5:35b-a3b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Prompt\"}]}'"

Delegation to an agent system with tools (example):

curl -s -X POST http://<host>:8081/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "...", "chat_id": "claude-delegate"}'

4. Emparejamiento con advisor

Mecánica

advisor() es una herramienta a nivel de sesión: el modelo advisor lo establece el usuario mediante /advisor, no de forma programática. Esto genera los siguientes patrones de emparejamiento:

PatrónCómo funcionaCuándo usar
Advisor de sesiónel usuario establece /advisor opus 4.8, el agente llama a advisor()estándar para demostraciones/arquitectura
Orquestador como revisorel modelo principal Opus revisa la salida del subagente Sonnetel orquestador es más fuerte que el trabajador
Contra-agenteel agente A trabaja, el agente B revisa de forma adversarialverificación independiente, 2 perspectivas
Recomendación al usuarioel agente recomienda: "realice esta tarea con opus 4.8 + advisor"cuando la sesión actual sea demasiado débil

¿Cuándo recomendar un advisor?

  • Trabajo de demostración matemática (puntuación ≥ 35)
  • Decisiones de arquitectura con consecuencias a largo plazo
  • Metodología estadística / diseño de estudios
  • Errores complejos tras 2 o más ciclos de depuración infructuosos

¿Cuándo NO usar un advisor?

  • Código rutinario, contenido, formateo (puntuación < 23)
  • Implementación de funciones sencillas
  • Tareas bien definidas y no críticas

5. Disparadores de escalado

Ollama -> Haiku

  • Se requiere acceso a archivos
  • Se requiere análisis de código

Haiku -> Sonnet

  • Más de 2 archivos afectados
  • Se requiere decisión entre alternativas
  • Ocurrió un error inesperado
  • Se solicitó una operación de eliminación

Sonnet -> Opus

  • Se requiere decisión de arquitectura
  • Se deben integrar 3 o más sistemas
  • Requisitos contradictorios/poco claros
  • Se requiere planificación estratégica

Sonnet -> Gemini (lateral)

  • Se requiere investigación científica
  • Verificación de bibliografía

Sonnet -> Codex (lateral)

  • Revisión de código como segunda opinión
  • Advisor sobrecargado (revisor de respaldo)

Opus -> Opus + advisor

  • Se requiere revisión de demostración
  • Decisión de arquitectura crítica
  • Metodología estadística

Desescalado

  • Concepto definido -> Sonnet asume la implementación
  • Tarea trivial/repetitiva -> Haiku asume el control
  • Solo texto, sin acceso a herramientas -> Ollama asume el control

6. Matriz de permisos

OperaciónOllamaHaikuSonnetOpusGeminiCodex
Leer archivos-SíSíSíSí*Sí*
Escribir archivos-SíSíSíSí*Sí*
Eliminar archivos--Sí**Sí--
Comandos del sistema--Sí**SíSí*Sí*
Decisiones de arquitectura---Sí--
Investigación web--SíSíSí-
Llamar a advisor()--SíSí--

*mediante script complementario en su propio modo sandbox **con confirmación del usuario


7. Eficiencia de costos

Ahorro de tokens mediante enrutamiento

Tipo de tareaSin enrutamientoCon enrutamientoAhorro
TrivialTokens de OpusOllama (gratis)100%
Código repetitivoTokens de OpusTokens de Haiku~80%
Código estándarTokens de OpusTokens de Sonnet~50%
InvestigaciónTokens de ClaudeTokens de Gemini~70% (presupuesto diferente)
Revisión de códigoTokens de advisor()Tokens de Codex~60% (presupuesto diferente)

8. Regla de oro

"Opus piensa, Sonnet construye, Haiku ejecuta, Ollama ahorra. Gemini investiga, Codex revisa, Fable narra."


Historial de cambios

2.0.0 (12-06-2026)

  • Delegación entre agentes: Gemini, Codex, Ollama (host local) como destinos de enrutamiento
  • Emparejamiento con advisor: 4 patrones (advisor de sesión, orquestador como revisor, contra-agente, recomendación al usuario)
  • Matriz de alcanzabilidad: documentado ejecutable por LLM vs. solo usuario
  • Se añadió Ollama (Qwen 3.5:35b-a3b, nivel Haiku a Sonnet) como nivel 1-2
  • Escalado lateral: Sonnet -> Gemini (investigación), Sonnet -> Codex (revisión)
  • Exclusiones documentadas (Gemini no apto para matemáticas)
  • Umbrales de puntuación extendidos a todos los modelos

1.0.0 (15-03-2026)

  • Portado desde BACH v3.8.0 (ing-strategie v2.0.0)

Portado desde BACH v3.8.0 | Ampliado con delegación entre agentes + advisor v2.0.0

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