paso 01
Indexa el conjunto
qwen3-embedding Se indexan informes, tickets y expedientes para que todo el corpus sea consultable, no un documento cada vez. El conjunto pasa a ser buscable, no solo almacenable.
// casos de uso · análisis de documentos
Encuentra la señal
entre miles de páginas.
Analiza informes, tickets y expedientes sobre un corpus completo, patrones y anomalías con citas al documento de origen.
// cómo funciona
Análisis sobre todo el conjunto de documentos.
Indexación, razonamiento y ranking desde un único endpoint compatible con OpenAI, sobre el corpus completo, y siempre dentro de la UE.
paso 02
Analiza y razona
deepseek-v4-flash Se formulan preguntas, se compara entre documentos y se razona sobre hasta 1M tokens a la vez, detectando patrones y anomalías, no simples coincidencias por palabra clave.
paso 03
Extrae los hallazgos
qwen3.6 Se obtienen los hallazgos, alertas y valores atípicos, lo que importa, extraído de miles de páginas, cada elemento rastreable hasta el documento de origen.
// drop-in
Cambia una línea. Los jobs se quedan.
Una sola chat completion con todo el conjunto de documentos en contexto. Cambias la base URL y la key y el análisis pasa a ejecutarse sobre modelos privados de la UE.
leer_los_docsfrom openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-...", base_url="https://api.helmcode.com/v1", # one line changes ) # reason across the whole set — up to 1M tokens of context analysis = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", messages=[ {"role": "system", "content": "Analyze the filings. Flag anomalies and cite the source."}, {"role": "user", "content": corpus}, ], )
// por qué helmcode
Análisis para documentos que no pueden salir.
Los corpus que merece la pena analizar, expedientes, defensa, infraestructura, son exactamente los que no se pueden subir a una API de EE. UU.
Sin logs, por arquitectura.
Los informes y expedientes analizados no se almacenan nunca, y nunca entrenan un modelo, ni el nuestro, ni el de nadie.
Procesado en la UE.
Expedientes, tickets e informes internos se quedan en infraestructura de la UE, no en hyperscalers de EE. UU. sujetos al Cloud Act. Nativos en GDPR y AI Act.
Razonamiento sobre todo el corpus.
Hasta 1M tokens de contexto. Se compara entre documentos y se razona sobre un conjunto completo de una pasada, sin fragmentación, sin referencias cruzadas perdidas.
Sin límites, se analiza todo.
El análisis se ejecuta sobre cada informe, no sobre una muestra. Los límites son RPM y concurrencia por key, nunca el total de tokens.
Funciona en entornos cerrados.
GPUs dedicadas o despliegue totalmente air-gapped on-premise, el análisis se lleva a donde ya viven los datos, sin conectividad externa.
Se integra en el pipeline.
Chat y embeddings compatibles con OpenAI. Cambias la base URL y la key; los jobs de análisis siguen corriendo sin cambios.
En producción en
- Banca y fintech
- Defensa y sector público
- Telco
- Energía y utilities
// faq de análisis
Análisis, respondido.
Lo que preguntan los equipos de riesgo, compliance e ingeniería antes de analizar documentos propios.
¿En qué se diferencia de la extracción o el resumen?
La extracción saca campos fijos; el resumen condensa una sola entrada. El análisis razona sobre todo un conjunto de documentos, comparando, detectando patrones y marcando anomalías, y rastrea cada hallazgo hasta su origen.
¿Qué tamaño de conjunto puede procesar?
Hasta 1M tokens de ventana de contexto por petición con deepseek-v4-flash, y conjuntos mucho mayores combinándolo con embeddings y recuperación sobre el corpus indexado.
¿Puede ejecutarse air-gapped u on-premise?
Sí. Se ejecuta en una GPU dedicada o totalmente on-premise dentro del propio datacenter, sin conectividad externa, el análisis donde ya viven los datos.
¿Se almacenan los documentos analizados?
No. Sin logs: los documentos y el análisis producido no se persisten nunca y nunca entrenan un modelo.
¿Los hallazgos son rastreables hasta el origen?
Sí. El análisis se fundamenta con recuperación para que cada hallazgo cite el documento y el pasaje exactos de los que proviene, sin conclusiones de caja negra.
¿Puede procesar alto volumen?
Sí. No hay límites de tokens, los límites son RPM y concurrencia por API key, lo que permite analizar cada informe en vez de una muestra.
// empezar
EMPIEZA A QUEMAR TOKENS
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.