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
documentos.
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. Cambias 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, por 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. Cambias 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 tu 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.