Modelos y proveedores

En Modo Platform, el motor de Yuli razona con el proveedor y el modelo que elijas, con tu propia API key. Esta página explica cómo configurarlo y cómo controlar el consumo.

Proveedores

Configurar un proveedor

Abre Proveedores de IA de cualquiera de estas formas:

• Cabecera del chat → Más acciones → Configuración del modelo.
• Opciones globales (Ctrl+Alt+S) → IA y modelos → Abrir configuración de modelos.

Luego:

1. Elige la tarjeta del proveedor.
2. Escribe la API key y el Modelo. Para Local, indica también la URL del servidor.
3. Pulsa Probar conexión (opcional).
4. Activa Usar como proveedor activo.
5. Pulsa Guardar configuración.

Las credenciales se guardan en el llavero del sistema y nunca se muestran completas. Para cambiar otro dato sin reescribir la clave, deja el campo vacío: se conserva la actual.

AWS Bedrock y Vertex AI

Modelo rápido

Opcionalmente, define un Modelo rápido para tareas ligeras como resúmenes y títulos.

Modelos locales

Con Local, el contexto de la IA no sale de tu red. Arranca tu servidor (Ollama, LM Studio, vLLM o llama.cpp con su API compatible con OpenAI), escribe su URL y el nombre del modelo, y prueba la conexión.

Razonamiento extendido

En el mismo panel, Razonamiento extendido ofrece Desactivado, Bajo, Medio o Alto.

• Se aplica solo al trabajo principal del agente, no a resúmenes ni títulos.
• Solo en los modelos que lo admiten: presupuesto de razonamiento en Claude (API, Vertex y Bedrock) y Gemini 2.5, y esfuerzo de razonamiento en los modelos de razonamiento de OpenAI.

Contexto

Yuli administra la ventana de contexto por ti:

• Conoce el tamaño de contexto de cada modelo.
• El archivo activo, el diff de trabajo, las reglas y el paquete de contexto tienen tope. Lo que no cabe se nombra para que el agente lo lea si lo necesita.
• Las conversaciones largas se compactan con resúmenes incrementales.
• Solo se envían las herramientas que aplican al proyecto (por ejemplo, las de Web Studio solo si hay front-end).

Caché de prompt

Automática. El prompt del sistema se divide en una parte estable y una por turno, y solo la estable se cachea. El contexto de cada mensaje viaja con ese mensaje, así el resto de la conversación se sigue leyendo de la caché. Con los modelos de Claude, cada ronda dentro de una tarea reutiliza todo lo anterior.

Ahorro

• Una llamada idéntica sin cambios de por medio no se repite.
• Las lecturas independientes se resuelven en paralelo.
• Lo que requiere aprobación se ejecuta al aprobarlo, sin idas y vueltas con el modelo.
• Se respeta el retry-after del proveedor ante una caída.

Consumo y costo

En Modo suscripción, la barra muestra el uso del plan (ventana de 5 horas y semana) en lugar del conteo de tokens.

Presupuestos

Tareas en segundo plano

Guarda con Guardar límites. Cuando una tarea llega a su tope, se pausa con una barra de consumo y puedes Ampliar límite y reanudar.

Autocompletado con IA

El autocompletado en línea del motor local siempre está disponible. El autocompletado con IA viene apagado y se activa por elección, con el proveedor y el modelo que prefieras.