// casos de uso · atencion al cliente
Desvía y resuelve tickets y conversaciones por chat, email y voz, anclado en el help center, con datos de cliente que no salen de la UE.
// como funciona
Recuperacion, razonamiento, herramientas y voz en un unico endpoint compatible con OpenAI — en cada canal, y solo dentro de la UE.
paso 01
qwen3-embedding Se recupera de la base de conocimiento, documentacion y tickets anteriores para que las respuestas sean precisas y conformes a la politica — ancladas en la realidad del negocio, no en la de un modelo generico.
paso 02
deepseek-v4-flash Resuelve tickets y chats con tool calling — consulta pedidos, revisa cuentas, ejecuta acciones — y escala de forma limpia a un humano cuando es lo correcto.
paso 03
kokoro Chat, email o voz — se transcribe y se habla con whisper-large-v3 y kokoro para voicebots e IVR. Un stack para cada punto de contacto con el cliente.
// drop-in
Respuestas ancladas en la base de conocimiento, con herramientas, en una sola chat completion. Se cambia la base URL y la key y el bot de soporte corre 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 ) # answer from your help center, with tools to take action reply = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", messages=[ {"role": "system", "content": "Answer from the help center." + kb_context}, *conversation, ], tools=tools, # look up orders, check accounts )
// por que helmcode
Cada ticket y cada llamada estan llenos de PII. Las APIs cerradas lo quieren todo — los mensajes y las grabaciones.
Tickets, chats y grabaciones no se registran nunca ni entrenan ningun modelo. Los datos personales de una conversacion se quedan exactamente donde deben.
Las conversaciones y los datos de cliente permanecen en infraestructura de la UE — no en hyperscalers de EE. UU. sujetos al Cloud Act. GDPR y AI Act nativos.
Cada ticket, mensaje y minuto esta incluido. Los limites son RPM y concurrencia por key — nunca el total de tokens — asi que el coste por interaccion baja a medida que crece el volumen.
Texto y voz — STT, LLM y TTS — tras un unico endpoint compatible con OpenAI. Un stack para tickets, chat y voicebots.
Respuestas recuperadas de la base de conocimiento propia, con citas — menos alucinaciones, menos respuestas erroneas, menos escalados.
Chat, herramientas y audio compatibles con OpenAI. Se cambia la base URL y la key; el helpdesk, CCaaS o framework de bots sigue funcionando.
// faq de soporte
Lo que preguntan los equipos de CX e ingenieria antes de automatizar el soporte sobre datos propios.
Si. Las respuestas se anclan con recuperacion (qwen3-embedding + rerank) sobre la base de conocimiento, documentacion y tickets anteriores, para que sean precisas y conformes a la politica — con citas.
Si. Con tool calling puede consultar pedidos, revisar cuentas y lanzar flujos, y escalar a un humano cuando haga falta — las mismas herramientas JSON que ya se usan con OpenAI.
Si. Transcribe llamadas con whisper-large-v3 y sintetiza respuestas con kokoro (por debajo del segundo, 67 voces) para voicebots e IVR — todo desde la misma API.
No. Sin logs — conversaciones, transcripciones y grabaciones no se persisten nunca ni entrenan ningun modelo.
Con tarifa plana y sin limites de tokens, cada ticket desviado y cada mensaje esta incluido — asi que, a medida que crece el volumen, el coste por interaccion baja en lugar de subir.
Si. Se ejecuta en una GPU dedicada o totalmente on-premise dentro del datacenter del cliente — la misma API y el mismo codigo, con datos que no salen de la red.
// empezar
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.
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