Modelos de IA en tu app

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name: modelos-de-ia
description: llamar a un modelo en producción sin quebrarte ni mentirle al usuario.
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# Modelos de IA en tu app

Instrucciones para el agente que está construyendo esta app. Sigue esta skill cuando
llames a un modelo de lenguaje, generes salida estructurada o expongas una función de IA
a usuarios.

## Cuándo usar esta skill

Actívala en cuanto se cumpla cualquiera de estas condiciones:

- La app escribe, resume, transcribe, clasifica o genera contenido.
- Estás replicando un producto cuyo valor central es un modelo (notas de reunión,
  asistente, redacción, voz).
- Necesitas convertir texto libre en campos estructurados.
- Vas a exponer una función de IA a usuarios que no son tú y que van a pegar cualquier
  cosa.

Esta capacidad hace posible la mitad de las réplicas del cementerio, y también es la
única cuyo costo crece con cada usuario. La parte seria no es el prompt, es el
presupuesto.

## Cómo construirla

Usa este stack salvo que el proyecto ya tenga otro decidido: un solo proveedor
(**Anthropic** u **OpenAI**) llamado desde el servidor con el **Vercel AI SDK** o el SDK
oficial, prompts en archivos del repo, salida validada con un esquema **Zod**.

1. La llave de API vive en el servidor. Un modelo llamado desde el navegador es una
   llave regalada.
2. Guarda los prompts como archivos versionados, no como cadenas incrustadas: vas a
   iterarlos más que al código.
3. Pide salida estructurada con `generateObject` (Vercel AI SDK) o function calling con
   un esquema Zod, y valida la respuesta. Si no valida, reintenta una vez y después falla
   claro.
4. Transmite en streaming lo que el usuario lee (`streamText` o `streamObject`), y
   encola en segundo plano lo que tarda (transcripción, lotes, video).
5. Guarda tokens y costo por llamada, con límite por usuario y por día. Sin eso, un solo
   usuario curioso se lleva tu mes.
6. Cachea por hash de entrada: mismo documento, misma respuesta, cero costo.

## En qué te vas a trabar

- **El costo por usuario es variable y tu precio no.** Modela el margen antes de abrir el
  registro, no después de la primera factura sorpresa.
- **El modelo va a alucinar en algún porcentaje.** Enseña la fuente, permite editar y no
  automatices lo irreversible.
- **Los modelos cambian y se retiran.** Fija la versión y ten un plan de migración, no un
  nombre de modelo suelto en veinte archivos.
- **Todo texto de usuario es entrada no confiable:** trátalo como dato, nunca como
  instrucción de tu sistema.

## Criterio de terminado

No declares esto listo hasta que la salida estructurada valide contra su esquema en un
conjunto de pruebas reales, exista un límite de gasto por usuario que de verdad corte el
acceso, y el prompt inyectado por un usuario no cambie el comportamiento del sistema.