guía internaguía interna · onboarding técnico
Bienvenido a HAILO. Construimos el ecosistema digital de otras empresas y le metemos agentes que lo operan — y para eso usamos estas herramientas. Aquí está cada una: qué hace, por qué la elegimos, cuándo no usarla y dónde está su documentación. Y también los modelos: cuál va en cada trabajo y qué cuesta. No es teoría: es lo que vas a tocar esta semana.
herramientas documentadas, 27 de ellas marcadas como base
modelos comparados: para qué sirve cada uno y qué cuesta
capas, de lo que ve el cliente hasta lo que avisa cuando algo truena
días para pasar de tu primer día a producción con tu nombre en el PR
última revisión: agosto 2026 · si algo aquí ya no es cierto, cámbialo en lib/stack.ts y abre PR
01 · las capas
Casi todo lo que entregamos tiene esta forma. Cambian las piezas —a veces Convex, a veces Postgres— pero las preguntas son siempre las mismas siete.
01
¿Qué ve y toca el cliente?
Next en Vercel, estilos con Tailwind y componentes de shadcn repintados con los tokens de HAILO. Rápido, en español y funcionando en el celular del director.
02
¿Dónde vive la información y quién la mueve?
Convex cuando queremos tiempo real y que el agente escriba directo; Postgres —vía Supabase o Neon— cuando el cliente necesita SQL y reportes. Nunca las dos por gusto.
03
¿Quién entra y a qué tiene derecho?
Clerk para producto nuevo; WorkOS cuando el corporativo pide SSO, SCIM y bitácora de auditoría. La sesión se valida en el servidor, sin excepción.
04
¿Quién piensa y con qué herramientas trabaja?
Claude como cerebro, MCP para darle herramientas reales, el AI SDK para que responda en vivo y Zod para que lo que devuelve sea confiable antes de tocar la base.
05
¿Con qué cara y qué voz sale el agente?
ElevenLabs le pone voz, HeyGen le pone cara. Es lo que convierte una demo en algo que el cliente enseña en su junta de consejo.
06
¿Por dónde llega el mensaje o la llamada?
WhatsApp es el canal principal en México, y a WhatsApp entramos por Kapso. Twilio o Telnyx cuando hay llamadas, SMS o números propios de por medio.
07
¿Dónde corre y cómo sabemos que no se cayó?
Vercel publica, GitHub guarda y revisa, Sentry avisa y PostHog mide. Sin esto, el proyecto no está terminado: está en el aire.
02 · el catálogo
Filtra por capa o por qué tan seguido la vas a tocar. Abre cualquiera para ver qué es, cómo la usamos aquí, con qué te vas a tropezar y la liga a su documentación.
03 · los modelos
La herramienta es la carrocería; el modelo es el motor. Casi siempre podemos cambiarlo con una línea, así que elegirlo bien es la decisión más barata y la que más se nota en la factura y en la cara del cliente.
si no sabes cuál
El caballo de batalla: agentes largos, código complicado, trabajo que no puede salir mal.
claude-opus-5Nuestro default. Piensa por default y el esfuerzo se ajusta con effort (low a max); en tareas rutinarias, bajarlo cuesta menos y casi no se nota.
documentación ↗Calidad muy cercana a Opus por la mitad y con más velocidad.
claude-sonnet-5El que va en producto de cara al cliente cuando el volumen pesa: chat, soporte, clasificación con criterio. Si la tarea es de verdad difícil, súbela a Opus.
documentación ↗Lo barato y rápido: clasificar, extraer, resumir, enrutar.
claude-haiku-4-5Perfecto para el paso previo — “¿esto es una queja, una cotización o spam?” — antes de gastar un modelo caro. Ojo: 200K de contexto, no un millón.
documentación ↗El techo: razonamiento y trabajo autónomo de horas.
claude-fable-5Se saca para lo que de plano no sale con Opus. Piensa siempre (no se puede apagar) y un turno puede tardar minutos: planea los timeouts. No es el default por precio.
documentación ↗El tope de la familia GPT: lo más duro de código y análisis.
gpt-5.6-solNuestra segunda opinión cuando Claude y nosotros nos atoramos en lo mismo. Dos modelos que discrepan encuentran el error más rápido que tú solo.
documentación ↗El de todos los días de OpenAI: soporte, herramientas internas, documentos.
gpt-5.6-terraBajó de precio el 30 de julio. Buen punto medio si el cliente ya vive en el ecosistema de OpenAI.
documentación ↗Volumen puro: resumir, redactar, automatizar lo repetitivo.
gpt-5.6-lunaLe bajaron 80% el 30 de julio y quedó ridículamente barato para tareas de a montón. Compite directo con Haiku.
documentación ↗Rápido, con un millón de contexto y muy buen precio de entrada.
gemini-3.7-flashFuerte cuando hay que tragarse documentos, audio o video largo. Ese precio es promocional hasta el 31 de diciembre de 2026: después se duplica. No cotices a tres años con él.
documentación ↗El hermano grande de Flash, para razonamiento y multimodal pesado.
gemini-3.1-proEntra cuando el cliente ya está casado con Google Cloud o Workspace y quiere todo bajo el mismo contrato.
documentación ↗Agentes de larga duración y trabajo visual e interactivo.
En el radar, no en producción. Útil saber que existe cuando el cliente pregunta; hoy no tenemos nada nuestro corriendo ahí.
documentación ↗El mejor todoterreno de pesos abiertos: razonamiento, código y agentes largos.
Encabeza las tablas abiertas, pero pesa 2.8 billones de parámetros (~1.6 TB): no lo vas a correr en la laptop, y su licencia comercial hay que leerla antes de venderla.
documentación ↗Código de nivel frontera a precio de risa; V4 Flash es el más barato de todos.
El Pro tiene el mejor resultado publicado de un modelo abierto en SWE-bench. El precio es de la API de DeepSeek: si el dato del cliente no puede salir del país, se autoaloja y ahí el costo es el GPU.
documentación ↗La familia más práctica: desde un 27B que corre en una GPU hasta el Plus para agentes.
Es el que recomendamos cuando el cliente quiere “su propia IA” dentro de su infraestructura. Licencia permisiva y tamaños para todos los bolsillos.
documentación ↗Razonamiento y matemáticas; también código de horizonte largo.
La alternativa a Kimi cuando el trabajo es más de razonar que de ejecutar. Segundo lugar consistente en las tablas abiertas.
documentación ↗Correr modelos abiertos sin que las conversaciones queden guardadas en ningún servidor.
No es un modelo: es la forma de usar Llama, Qwen, DeepSeek o Mistral con privacidad y sin filtros de producto. Se menciona cuando el cliente pregunta “¿y esto dónde queda guardado?”. Sin filtros también significa sin red: lo que salga es tu responsabilidad.
documentación ↗El agente de terminal con el que trabajamos aquí, corriendo Opus 5.
Conoce el repo, sigue el CLAUDE.md y abre PRs. Es el default del equipo — no porque sea el único, sino porque es el que tiene nuestras convenciones escritas.
documentación ↗El modelo detrás de Codex, afinado para agentes de programación.
Codex corre con la familia 5.6 desde julio. Es la segunda cabeza: cuando algo lleva una hora sin salir, se le pregunta a este.
documentación ↗El modelo propio de Cursor: rapidísimo y baratísimo por tarea.
No gana en las tareas más difíciles, pero para editar, renombrar y moverle a lo que ya está, el costo por tarea es una fracción de lo que cuesta un modelo de frontera.
documentación ↗La interfaz para traer a Codex y a Claude Code trabajando en paralelo.
No trae modelo: pone pantalla y worktrees encima de los agentes que ya pagas. Útil el día que llevas tres tareas al mismo tiempo.
documentación ↗La voz más expresiva, con emoción y más de 70 idiomas.
Para lo que se graba una vez y se escucha mil: demos, cápsulas, contenido. En una llamada en vivo se siente lento.
documentación ↗La voz de baja latencia (~75 ms) para agentes que contestan el teléfono.
Es la que va en tiempo real. Cambia expresividad por velocidad, y en una llamada la velocidad gana: 32 idiomas.
documentación ↗Una foto y un guion se vuelven video hablando, con gestos y labios que cuadran.
Es lo que convierte una demo en algo que el cliente enseña en su junta de consejo. Aguanta fotos de perfil y más de 175 idiomas. Con cara de una persona real: permiso por escrito, siempre.
documentación ↗El más nuevo: separa la actuación de la apariencia.
Actúas tú y la cara puede ser otra, así que el gesto ya no depende de la foto. Todavía es la versión que estamos probando; para entrega a cliente, Avatar IV.
documentación ↗Precios y nombres al corte de agosto de 2026, en dólares por millón de tokens (entrada / salida) y sin descuento por caché. Esto se mueve cada pocas semanas: antes de meterlo en una cotización, ábrele la documentación. Y el id del modelo vive en una variable de entorno — nunca escrito a mano en veinte archivos.
04 · cómo se elige
Ninguna de estas parejas tiene un ganador absoluto. Lo que sí hay es un criterio, y es el mismo para todos: qué necesita ese cliente, no qué se nos antoja probar.
Producto con agentes, tableros que se mueven solos y equipo chico. La lógica vive junto a los datos y no mantienes websockets.
El cliente necesita SQL de verdad: reportes, contabilidad, gente suya consultando la base, o migrar a otro Postgres el día de mañana.
Producto nuevo, usuarios que se registran solos, organizaciones e invitaciones. Se resuelve en una tarde.
El área de TI del corporativo manda requisitos: SSO con su proveedor, altas y bajas por SCIM, auditoría.
Casi siempre. Queremos el agente hablando esta semana, con el alta del número, los webhooks y el panel de entregas ya resueltos.
El cliente ya tiene su propio proveedor de WhatsApp, o su área de TI exige que el número y los mensajes no pasen por nadie más.
Hay prisa, el volumen es normal y quieres documentación que resuelva sola. Cuesta más por mensaje y se paga solo en tiempo.
Hay volumen alto en México y el costo por minuto o por mensaje ya pesa en la propuesta. Pide más manos para integrar.
El día a día: conoce el repo, sigue el CLAUDE.md y trabaja con nuestras convenciones.
Segunda opinión cuando algo se atora o para contrastar un diseño. Dos modelos discrepando encuentran el error más rápido que tú solo.
↳ ¿dudas? la decisión se toma en la junta técnica, no a media implementación
05 · reglas de la casa
Las herramientas se cambian cuando salga algo mejor. Esto no.
01
Antes de escribir una línea, ten claro qué proceso se arregla y cómo se va a medir. Si no lo puedes decir en una frase, todavía no entendiste el problema.
02
Todo lo que construimos se piensa para que un agente lo use: funciones con nombre claro, datos accesibles, herramientas expuestas por MCP. Ese es el negocio.
03
Ni en una captura, ni en Notion, ni pegados en Slack. Si se te escapó uno, se rota el mismo día y se avisa — sin drama, pero se avisa.
04
Rama, PR, vista previa de Vercel. “En mi máquina sí funciona” no es una entrega y no se enseña en junta.
05
Variables y funciones en inglés porque así están las librerías. Lo que lee un humano —comentarios, textos, mensajes de error del usuario— en español claro, como el resto de este sitio.
06
Usa Claude Code todo lo que quieras, pero el PR lleva tu nombre. Si no puedes explicar en junta por qué el código hace lo que hace, todavía no está listo para mandarse.
07
Treinta minutos atorado y ya toca preguntar en el canal. Nadie aquí puntúa por sufrir en silencio.
06 · tus primeros 30 días
Palomea conforme avanzas. Se guarda en tu navegador y nadie más lo ve — sirve para que tú sepas qué te falta, no para calificarte.
Que la máquina esté lista y hayas tocado el código.
Entender cómo se arma un proyecto de punta a punta.
Entregar algo real, con tu nombre en el PR.
07 · glosario
Nadie nace sabiendo qué es un embedding. Aquí están, en cristiano.
antes de que te atores
Media hora atorado en algo que otro ya resolvió es media hora que le cobramos al cliente sin darle valor. Pregunta en el canal correcto y sigue.
#ingenieria
Se atoró el código, la build o un despliegue.
#agentes
Prompts, herramientas, MCP y todo lo que huela a modelo.
#clientes
Dudas de alcance, de cuenta o de qué prometimos.
tu líder técnico
Accesos, decisiones de arquitectura y lo que te esté frenando.