paso 01
Carga los documentos
qwen3-embedding Se pasa el documento junto con aquello contra lo que verificarlo — una versión previa, una política, un checklist o un conjunto de referencia. Ambos entran indexados y listos.
// casos de uso · revisión de documentos
Revisa y compara,
con las pruebas.
Compara versiones, verifica cláusulas contra estándares y ejecuta QA de salidas, cada hallazgo fundamentado con cita al origen.
// cómo funciona
Compara, verifica y cita — cláusula a cláusula.
Razonamiento, comparación y fundamentación desde un único endpoint compatible con OpenAI — cada veredicto rastreable, y siempre dentro de la UE.
paso 02
Compara y verifica
deepseek-v4-flash El modelo compara cláusula a cláusula, marca diferencias, lagunas y riesgos, y califica según los criterios definidos — razonando, no haciendo coincidencia de patrones.
paso 03
Cita la evidencia
qwen3-embedding Cada hallazgo enlaza con la fuente exacta — cláusula, línea o versión — fundamentado con una cita, no un veredicto de caja negra que haya que aceptar a ciegas.
// drop-in
Cambia una línea. El flujo se queda.
Una sola chat completion devuelve hallazgos estructurados con citas. Se cambia la base URL y la key y el pipeline de revisión 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 ) # compare against a standard — structured findings with citations review = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", messages=[ {"role": "system", "content": "Compare the draft against the policy. Cite every issue."}, {"role": "user", "content": draft}, ], response_format={"type": "json_schema", "json_schema": findings_schema}, )
// por qué helmcode
Revisión que se puede defender.
Cuando una cláusula o un veredicto importa, se necesita la fuente — y no se puede filtrar el documento a un modelo de terceros para conseguirla.
Sin logs, desde la arquitectura.
Los contratos y documentos revisados no se almacenan nunca, y nunca entrenan un modelo — ni el nuestro, ni el de nadie.
Procesado en la UE.
Contratos, borradores y material de referencia se quedan en infraestructura de la UE — no en hyperscalers de EE. UU. sujetos al Cloud Act. Nativos en GDPR y AI Act.
Fundamentado, con citas.
Cada veredicto enlaza con la cláusula o línea exacta de origen. Sin juicios de caja negra imposibles de defender ante un cliente o un regulador.
Sin límites de revisiones.
Se revisa cada contrato y cada versión, no una muestra. Los límites son RPM y concurrencia por key, nunca el total de tokens.
Modelos abiertos, sin lock-in.
DeepSeek V4-Flash, Qwen 3.6, Gemma 4. Ningún proveedor puede deprecar el modelo que respalda las revisiones ni cambiar el precio de la noche a la mañana.
Se integra en el flujo.
Chat y salidas estructuradas compatibles con OpenAI. Se cambia la base URL y la key; el pipeline de revisión y QA sigue funcionando.
En producción en
- Legaltech y despachos
- Dev tools
- Contact center / BPO
// faq de revisión
Revisión, respondida.
Lo que preguntan los equipos legales, de calidad e ingeniería antes de revisar documentos con IA.
¿Qué tipo de documentos puede revisar?
Contratos y cláusulas, versiones de documentos (diffs), salidas generadas, incluso código o transcripciones de llamadas para QA — cualquier caso en el que se compare un documento contra un estándar, una versión previa o un checklist.
¿Incluye citas al origen?
Sí. Cada hallazgo se fundamenta con una cita a la cláusula, línea o versión exacta — para que el revisor pueda verificarlo, no simplemente aceptar un veredicto.
¿Puede comparar dos versiones de un documento?
Sí. Compara cláusula a cláusula, detecta adiciones, eliminaciones y lagunas, y califica cada una según los criterios definidos.
¿Se pueden obtener hallazgos estructurados?
Sí. Con salidas estructuradas se obtiene una forma fija — incidencia, severidad, cita, corrección sugerida — lista para volcar en la herramienta de revisión.
¿Se almacenan los documentos revisados?
No. Sin logs: los documentos y los hallazgos producidos no se persisten nunca y nunca entrenan un modelo.
¿Y para documentos confidenciales o con privilegio?
Se puede ejecutar en una GPU dedicada o totalmente on-premise dentro del propio datacenter — la misma API y el mismo código, con documentos que nunca salen de la red.
// 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.