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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

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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

Modelo	Iniciable por LLM	Ruta de invocación	Restricciones
Sonnet 4.6	Sí	Agent(model:"sonnet")	—
Opus 4.6	Sí	Agent(model:"opus")	—
Haiku 4.5	Sí	Agent(model:"haiku")	—
Fable 5	Sí	Agent(model:"fable")	—
Opus 4.8	Solo advisor	advisor() en la sesión	el usuario debe establecer /advisor
Gemini 3.5	Sí (Bash)	companion-for-agy "prompt"	Solo Windows, solución alternativa para stdout
Codex 5.5/4.5	Sí (Bash)	node codex-companion.mjs task "prompt"	requiere autenticación
Ollama	Sí (SSH/curl)	SSH + curl a la API del host de Ollama	VPN/Tailscale debe estar activa
Opus 4.8 como modelo principal	No	usuario: /model opus 4.8	solo acción del usuario
Fable 5 como modelo principal	No	usuario: /model fable	solo acción del usuario

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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

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

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3. Delegación entre agentes

¿Qué agente externo para qué tarea?

Tarea	Mejor agente	Razón
Búsqueda de literatura científica	Gemini 3.5 pro	habilidades nativas de OpenAlex/arXiv/PubMed
Revisión de código (segunda opinión)	Codex 5.5	perspectiva independiente
Generación de texto sencillo	Ollama (host local)	sin consumo de tokens, 24/7
Textos creativos, marketing	Fable 5	la mejor producción creativa
Demostraciones matemáticas	Opus 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"}'

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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:

Patrón	Cómo funciona	Cuándo usar
Advisor de sesión	el usuario establece /advisor opus 4.8, el agente llama a advisor()	estándar para demostraciones/arquitectura
Orquestador como revisor	el modelo principal Opus revisa la salida del subagente Sonnet	el orquestador es más fuerte que el trabajador
Contra-agente	el agente A trabaja, el agente B revisa de forma adversarial	verificación independiente, 2 perspectivas
Recomendación al usuario	el 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

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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

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6. Matriz de permisos

Operación	Ollama	Haiku	Sonnet	Opus	Gemini	Codex
Leer archivos	-	Sí	Sí	Sí	Sí*	Sí*
Escribir archivos	-	Sí	Sí	Sí	Sí*	Sí*
Eliminar archivos	-	-	Sí**	Sí	-	-
Comandos del sistema	-	-	Sí**	Sí	Sí*	Sí*
Decisiones de arquitectura	-	-	-	Sí	-	-
Investigación web	-	-	Sí	Sí	Sí	-
Llamar a advisor()	-	-	Sí	Sí	-	-

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

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7. Eficiencia de costos

Ahorro de tokens mediante enrutamiento

Tipo de tarea	Sin enrutamiento	Con enrutamiento	Ahorro
Trivial	Tokens de Opus	Ollama (gratis)	100%
Código repetitivo	Tokens de Opus	Tokens de Haiku	~80%
Código estándar	Tokens de Opus	Tokens de Sonnet	~50%
Investigación	Tokens de Claude	Tokens de Gemini	~70% (presupuesto diferente)
Revisión de código	Tokens de advisor()	Tokens de Codex	~60% (presupuesto diferente)

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8. Regla de oro

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

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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)

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