paso 01
Ingesta de la fuente
whisper-large-v3 Transcripciones, tickets, hilos o PDFs largos — incluso audio, transcrito primero con whisper-large-v3 en 99+ idiomas. Sea cual sea la fuente, entra como texto.
// casos de uso · resumen
Entradas largas.
Respuestas cortas.
Llamadas, tickets, casos y documentos largos resumidos en una sola pasada, hasta 1M tokens.
// cómo funciona
Sea lo que sea, en una pasada.
Transcripción, resumen de contexto largo y salida estructurada desde un único endpoint compatible con OpenAI — exclusivamente dentro de la UE.
paso 02
Resumen en una pasada
deepseek-v4-flash Una ventana de contexto de 1M tokens permite que documentos enteros e historiales de llamadas completos entren a la vez — sin fragmentar ni encadenar resúmenes de resúmenes.
paso 03
Salida con la forma exacta
qwen3.6 Resúmenes estructurados — TL;DR, acciones, decisiones, sentimiento — en el formato exacto que necesita el producto o el flujo de trabajo, vía salidas estructuradas.
// drop-in
Cambia una línea. Conserva el stack.
Una sola chat completion con toda la transcripción en contexto. Se cambia la base URL y la key, y el código de resumen ya corre sobre modelos privados en la UE.
leer_los_docsfrom openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-...", base_url="https://api.helmcode.com/v1", # one line changes ) # whole transcript in one pass — up to 1M tokens of context summary = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", messages=[ {"role": "system", "content": "Summarize into a TL;DR and action items."}, {"role": "user", "content": transcript}, ], )
// por qué helmcode
Resúmenes que no salen de la infraestructura.
Las llamadas y los casos que se resumen son los registros más sensibles — exactamente lo que no debería acabar en el modelo de un tercero.
Sin logs, desde la arquitectura.
Las llamadas, tickets y documentos que se resumen no se almacenan nunca ni entrenan ningún modelo — ni el nuestro ni el de nadie.
Procesado en la UE.
Cada resumen se ejecuta en infraestructura europea — no en hyperscalers de EE. UU. sujetos al Cloud Act. Cumplimiento nativo con GDPR y AI Act.
Entradas completas, una pasada.
Hasta 1M tokens de contexto. Un informe de 300 páginas o un historial de llamadas completo se resume en una sola petición — sin fragmentación, sin perder detalle.
Sin límites de volumen.
Se resume cada llamada y cada ticket, no solo una muestra. Los límites son RPM y concurrencia por key, nunca el total de tokens.
Texto o audio, una API.
Se transcribe con whisper-large-v3 y se resume con un LLM tras un único endpoint compatible con OpenAI — las llamadas pasan a ser resúmenes en un solo sitio.
En producción en
- B2B SaaS
- Contact center / BPO
- Seguros
- Salud
- Farma y biotech
- RRHH y reclutamiento
// faq de resumen
Resumen, respondido.
Lo que preguntan los equipos de producto y operaciones antes de resumir registros propios.
¿Qué longitud de entrada se puede resumir?
Hasta 1M tokens de contexto con deepseek-v4-flash — documentos enteros, hilos largos e historiales de llamadas completos en una sola pasada, sin fragmentación ni pérdida.
¿Se puede resumir audio y llamadas, no solo texto?
Sí. Se transcribe primero con whisper-large-v3 (99+ idiomas) y se resume con un LLM — ambos tras la misma API compatible con OpenAI.
¿Se almacena lo que se resume?
No. Sin logs — las entradas y los resúmenes producidos no se persisten nunca ni entrenan ningún modelo.
¿Se puede controlar el formato del resumen?
Sí. Con salidas estructuradas se obtiene una forma fija — TL;DR, acciones, decisiones, sentimiento — lista para volcar en el producto o la base de datos.
¿Soporta alto volumen?
Sí. No hay límites de tokens — los límites son RPM y concurrencia por API key — así que se puede resumir cada llamada y ticket con precio plano y predecible.
¿Y con registros sensibles?
Se ejecuta en una GPU dedicada o totalmente on-premise dentro del propio datacenter — la misma API y el mismo código, con datos 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.