deepseek-v4-flash sota flagship 284B MoE · 21B active · FP8 · 1M context Flagship para trabajo complejo y agéntico: documentos largos, codebases grandes y uso de herramientas en varios pasos.
Helmcode sirve nueve modelos open-weight tras una sola API compatible con OpenAI en https://api.helmcode.com/v1. Cada modelo funciona igual: solo cambia el id de model . Usa el id exactamente como se muestra. Para límites y cuotas, consulta Rate limits.
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qwen3.6 35B MoE · 3B active · FP8 · 256K context Un solo modelo, tres tipos de entrada — imagen, audio, texto — y devuelve texto.
gemma4 26B MoE · 4B active · FP8 · 256K context Pensado para rendimiento: el speculative decoding entrega ~2× tokens por segundo.
qwen3-embedding 8B · 4096 dimensions · Float32 · MMTEB 70.58 Embeddings semánticos multilingües para recuperación y búsqueda.
rerank Qwen3-Reranker-8B · BF16 · /v1/rerank Reranking translingüe: reordena los pasajes recuperados por relevancia real.
kokoro 82M params · <1s latency · 67 voices Texto a voz en tiempo real con latencia por debajo del segundo.
whisper-large-v3 99+ languages · 3.2% WER (Spanish) Voz a texto con detección automática de idioma.
En los planes Dedicated y On-premise también puedes correr modelos custom o fine-tuned en hardware reservado para ti. Mira Ejemplos para ver cómo llamar a cada familia.