La agencia OpenAI.GPT trabajando en tu stack.
Una demo en el Playground no es un producto que tus usuarios puedan tocar. Integramos la API de OpenAI en tu app y tu backend, construimos asistentes RAG anclados en tu contenido, enviamos agentes que llevan tus flujos vía n8n y Make, y fijamos los controles de coste y gobernanza.
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Freepik SpacesUna agencia OpenAI envía GPT a producción, no solo una demo.
Cualquiera puede pegar un prompt en el Playground. Cablear la API de OpenAI en tu producto, anclarla en tus datos, y mantener la factura bajo control es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Integración API
GPT cableado en tu producto y tu stack
Una demo en el Playground no es un producto. Integramos la API de OpenAI en tu app y tu backend: la Responses API, function calling, salidas estructuradas (JSON Schema), streaming y las herramientas que tus modelos de verdad necesitan. Gestionamos auth, rate limits, reintentos, fallbacks y seguimiento de tokens, para que GPT corra en producción detrás de tu UX, no en un notebook que nadie envía.
Ver un build tipo - RAG y asistentes
Asistentes que responden sobre tus propios datos
Un GPT genérico responde preguntas genéricas. Construimos asistentes RAG anclados en tu contenido real: embeddings, un vector store, retrieval y prompts ajustados a tu dominio, para que las respuestas citen tus docs, tus tickets, tu producto. Copilotos de soporte, Q&A interno, asistentes de analítica, redacción de contenido y emails. Cada uno acotado, evaluado, y construido para decir no lo sé en vez de inventar.
Ver el método - Agentes y automatización
Agentes que llevan tus flujos de trabajo reales
La palanca no es un chatbot, es GPT haciendo una tarea de principio a fin. Construimos agentes que llaman a tus herramientas y APIs, y luego los cableamos a tu stack vía n8n y Make para que corran con disparadores, no cuando alguien se acuerda de pegar un prompt. Enriquecimiento de leads, triaje de tickets, extracción documental, pipelines de contenido. Acotados, con permisos, y el humano en el bucle donde la decisión pesa.
Ver las integraciones - Costes y gobernanza
GPT bajo control, no una factura desbocada
Las facturas de tokens sorprenden a los equipos que envían primero y gobiernan después. Elegimos el modelo adecuado por tarea (el modelo más barato donde basta, el modelo de razonamiento donde lo merece), cacheamos y batcheamos donde ayuda, fijamos presupuestos y logging, y mantenemos limpio tu tratamiento de datos. Somos model-agnostic: si Claude u otro modelo encaja mejor en tu caso, te lo decimos, porque somos una agencia de IA y automatización primero.
Ver la capacitación IA
Construimos con OpenAI como ingenieros de producto, no pegando prompts.
La mayoría de los proyectos OpenAI mueren igual: una demo bonita en el Playground, sin evals, sin manejo de errores, una factura de tokens que nadie presupuestó, y nunca llega a un usuario real. Así que lo tratamos como producto: integrado en tu app, anclado en tus datos, medido sobre tus propios casos, y gobernado en coste y datos desde el primer commit.
- Auditoría · mapeamos tu producto, tus datos, y dónde GPT mueve de verdad una métrica
- Build · integración API, RAG y agentes, acotados y evaluados sobre tus casos
- Integración · lo cableamos a tu stack vía n8n y Make para que corra con disparadores
- Gobernanza · elección de modelo, control de costes, logging y tratamiento de datos, por defecto
Nosotros construimos con la API de OpenAI a diario.
No vendemos un nivel de partner. Enviamos productos sobre la API de OpenAI, incluida esta stack, así que la configuramos como funciona de verdad en producción: salidas estructuradas, evals, reintentos y fallbacks, y un modelo elegido por tarea. Es exactamente lo que falta cuando un proyecto OpenAI se queda en una captura del Playground.
- Construimos con la API de OpenAI todos los días, así que la configuramos como se envía: salidas estructuradas, evals, reintentos y fallbacks, no como sugiere una demo.
- Model-agnostic y honestos: si Claude u otro modelo encaja mejor en tu caso por calidad o coste, lo decimos en vez de forzar a que GPT gane.
- La gobernanza no es un añadido: elección de modelo, presupuestos, logging y tratamiento de datos limpio van cableados desde el día 1, no apañados tras el pico de factura.
- Te quedas autónomo: la integración vive en tu codebase y tus flujos de n8n, así que tu equipo la posee sin un retainer para mantener las luces encendidas.
La API de OpenAI en el centro, tu stack de producto alrededor.
Construimos las partes que convierten un modelo en comportamiento de producto fiable, y luego las conectamos a cómo tu negocio ya funciona. Esto es lo que cubre una integración real.
- Setup
Integración API OpenAI
Cableamos la API de OpenAI en tu producto: la Responses API, los chat completions, el streaming, function calling y salidas estructuradas, con auth, rate limits, reintentos y fallbacks gestionados para que aguante el tráfico real.
- Setup
RAG y embeddings
Construimos retrieval-augmented generation sobre tus datos: embeddings, un vector store, chunking y retrieval ajustados para que GPT responda desde tus docs y cite las fuentes, en vez de adivinar desde sus datos de entrenamiento.
- Setup
Agentes y tool use
Construimos agentes que llaman a tus herramientas y APIs vía function calling, acotados a una tarea con los permisos que necesitan y un paso de revisión donde la decisión importa, para que actúen y no solo chateen.
- Setup
Automatización n8n y Make
Conectamos GPT a tu stack vía n8n y Make para que corra con disparadores reales: un nuevo lead, un ticket entrante, un archivo subido. El modelo hace el trabajo dentro de un flujo que puedes ver y auditar.
- Setup
Salidas estructuradas y evals
Usamos salidas estructuradas JSON Schema para que las respuestas sean tipadas y parseables, y montamos evals para medir la calidad sobre tus propios casos antes y después de cada cambio de prompt o de modelo.
- Setup
Costes, logging y gobernanza
Elegimos el modelo adecuado por tarea, cacheamos y batcheamos donde ayuda, fijamos presupuestos, registramos cada llamada, y mantenemos limpio el tratamiento de datos (DPA y retención incluidos) para que la factura y el riesgo sigan predecibles.
Mapeamos dónde GPT rinde, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar tu producto, tus datos y dónde la API de OpenAI movería de verdad una métrica. Te llevas una lectura honesta de qué arregla GPT, qué construir primero, y qué modelo encaja. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu caso de uso.
- Una lectura honesta de dónde ayuda la API de OpenAI a tu producto
- El primer caso de uso que vale la pena construir, y el modelo para hacerlo
- Los controles de coste y datos a cablear desde el principio
- Una opinión franca sobre lo que no va a arreglar
Cómo llevamos una integración OpenAI.
Cinco pasos, en orden. No enviamos antes de que las evals pasen sobre tus propios casos, no nos saltamos la gobernanza de coste y datos, y tu equipo la posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría de caso de uso
Mapear dónde GPT mueve de verdad una métrica
Nos sentamos contigo y miramos las oportunidades reales: volumen de soporte, redacción repetitiva, extracción documental, búsqueda interna que nadie hace rápido. Revisamos tu producto, tus datos y tu stack. La mitad del valor es decirte dónde ayuda la API de OpenAI y dónde una herramienta más simple u otro modelo hace el trabajo, para que no envíes GPT contra un problema que no va a resolver.
- Paso 2 · Construir la integración
Construirla para que aguante el tráfico real
Integramos la API de OpenAI en tu producto: la Responses API, function calling, salidas estructuradas y streaming, con auth, rate limits, reintentos y fallbacks gestionados. Para el trabajo de conocimiento construimos RAG sobre tus datos con embeddings y un vector store. Todo está acotado, tipado y construido para fallar con elegancia, no para lucir en una demo puntual.
- Paso 3 · Evaluar y ajustar
Medir la calidad sobre tus propios casos
No enviamos por intuición. Montamos evals sobre tus inputs reales para medir si el asistente o el agente responde bien, y luego ajustamos los prompts, el retrieval y la elección de modelo contra eso. Ves el antes y el después sobre tus casos, no una puntuación de benchmark sacada de una nota de prensa, antes de que nada se acerque a producción.
- Paso 4 · Integrar y automatizar
Cablearlo a tu stack para que corra con disparadores
Conectamos GPT donde pasa el trabajo: tu app, tu CRM, tu herramienta de soporte, tus datos, vía n8n y Make para que se dispare con un nuevo lead, un ticket entrante o un archivo subido. El modelo hace su parte dentro de un flujo que puedes ver, registrar y auditar. Un humano se queda en el bucle donde la decisión pesa de verdad.
- Paso 5 · Gobernar y traspasar
Mantener coste y datos bajo control, y luego traspasar
Elegimos el modelo adecuado por tarea, fijamos presupuestos y logging, y mantenemos limpio tu tratamiento de datos para que la factura y el riesgo sigan predecibles. La integración vive en tu codebase y tus flujos de n8n, así que tu equipo la posee. Si quieres ir más a fondo, nuestro curso cubre la API de OpenAI y los agentes de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para lo que escala después, lo hablamos aparte.
Nos juzgan por lo que se envía y corre.
Ningún badge de partner que exhibir, así que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuya integración OpenAI construimos, y si GPT siguió haciendo trabajo real tras irnos. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- La integración vive en tu codebase y tus flujos de n8n, propiedad de tu equipo
- Controles de coste y datos cableados antes de que nada llegue a un usuario
- Asistentes y agentes evaluados sobre tus propios casos, no una demo
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que lo construimos
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia OpenAI?
Una agencia OpenAI integra GPT en tu producto y tu stack para que se envíe, en vez de dejarte una demo de Playground que nadie puede poner delante de usuarios. Integramos la API de OpenAI (Responses API, function calling, salidas estructuradas), construimos asistentes RAG anclados en tus datos, construimos agentes que llevan tus flujos, lo cableamos a tu stack vía n8n y Make, y fijamos los controles de coste y gobernanza. El objetivo es GPT haciendo trabajo real en producción, no un chatbot que tres personas prueban una vez.¿Usamos la API de OpenAI o solo ChatGPT?
ChatGPT es un producto que tu equipo usa en un navegador. La API de OpenAI es cómo integras GPT en tu propio producto, automatizas flujos y anclas las respuestas en tus datos. Si quieres un asistente estilo colega, ChatGPT (o ChatGPT Enterprise) suele bastar y te lo diremos. Si quieres GPT dentro de tu app, tu CRM o un flujo automatizado, eso es la API, y eso es lo que construimos: function calling, embeddings, salidas estructuradas, las partes que una ventana de chat no te puede dar.¿Cuánto cuesta una integración OpenAI?
Depende del alcance: una integración API no tiene nada que ver con construir un asistente RAG sobre tus datos y cablear agentes a tu stack. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratuita de 60 minutos para encontrar dónde la API de OpenAI mueve de verdad una métrica para ti, y luego cotizamos un alcance fijo. El uso de OpenAI lo pagas a OpenAI, por token; nosotros elegimos el modelo adecuado por tarea y fijamos presupuestos y logging para que la factura sea predecible en vez de sorprenderte.¿Qué podemos construir con la API de OpenAI?
Más que un chatbot. Construimos asistentes RAG que responden sobre tus docs y citan fuentes, agentes que llaman a tus herramientas vía function calling, extracción documental con salidas JSON estructuradas, copilotos de soporte, redacción de contenido y emails ajustada a tu dominio, búsqueda por embeddings, y Realtime de voz donde encaja. Cada uno acotado a un caso de uso real, evaluado sobre tus propios inputs, y construido para fallar con elegancia. La API de OpenAI es el motor; el valor está en cablearla a tu flujo real.¿Están seguros nuestros datos con la API de OpenAI?
Pueden estarlo si está bien configurado, y eso es parte del trabajo. La API de OpenAI no se entrena con tus datos por defecto, puedes firmar un DPA, y mantenemos limpio el tratamiento: minimizar lo que envías, redactar donde haga falta, registrar las llamadas, y ajustar la retención a tu política. Seremos honestos sobre dónde se procesan los datos y cuándo un caso necesita un control extra u otro despliegue. Si tienes restricciones duras de residencia o cumplimiento, las metemos en la elección de modelo y arquitectura desde el principio.¿Por qué sois model-agnostic si sois una agencia OpenAI?
Porque elegir el modelo adecuado por tarea es todo el punto de hacer esto bien. GPT es excelente en muchas cosas, y para algunos casos Claude, un modelo abierto o un modelo de OpenAI más barato es la mejor opción en calidad, latencia o coste. Construimos con la API de OpenAI todos los días y la conocemos a fondo, pero no forzaremos a que GPT gane un caso que no debería. Te diremos con honestidad dónde es la opción correcta y dónde no, y luego construimos con lo que de verdad sirve a tu producto.¿Podéis integrar GPT con n8n, Make y nuestras herramientas?
Sí, ahí es donde se gana su sitio. Conectamos la API de OpenAI a tu stack vía n8n y Make para que corra con disparadores reales: un nuevo lead, un ticket entrante, un archivo subido, en vez de que alguien pegue un prompt a mano. Lo cableamos a tu CRM, tu herramienta de soporte, tu base de datos y tus APIs internas vía function calling. El modelo hace su parte dentro de un flujo que puedes ver, registrar y auditar, con un humano en el bucle donde la decisión importa.¿Cuánto tarda una integración OpenAI?
Para un build acotado (un caso de uso: un asistente RAG o un flujo automatizado), cuenta unas semanas: auditoría y arquitectura primero, luego build, evals y una integración lista para producción. Construir varios agentes y cablearlos por toda tu stack lleva más. Troceamos en lotes para que tengas algo útil en producción pronto, evaluado sobre tus propios casos, en vez de esperar a un gran despliegue antes de que nadie vea a GPT hacer trabajo real.
Deja de hacer demos en el Playground. Envía GPT de verdad.
Una auditoría de 60 minutos, tu mejor caso de uso mapeado, un plan de build con la elección de modelo y los controles de coste incorporados. Si tu equipo puede correrlo en casa tras el build, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.