// casos de uso · atención 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.
// cómo funciona
Recuperación, razonamiento, herramientas y voz en un único endpoint compatible con OpenAI, en cada canal, y solo dentro de la UE.
paso 01
qwen3-embedding Se recupera de la base de conocimiento, documentación y tickets anteriores para que las respuestas sean precisas y conformes a la política, ancladas en la realidad del negocio, no en la de un modelo genérico.
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. Cambias 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 qué helmcode
Cada ticket y cada llamada están llenos de PII. Las APIs cerradas lo quieren todo, los mensajes y las grabaciones.
Tickets, chats y grabaciones no se registran nunca ni entrenan ningún modelo. Los datos personales de una conversación 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 está incluido. Los límites son RPM y concurrencia por key, nunca el total de tokens, así que el coste por interacción baja a medida que crece el volumen.
Texto y voz, STT, LLM y TTS, tras un único 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 erróneas, menos escalados.
Chat, herramientas y audio compatibles con OpenAI. Cambias 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 ingeniería antes de automatizar el soporte sobre datos propios.
Sí. Las respuestas se anclan con recuperación (qwen3-embedding + rerank) sobre la base de conocimiento, documentación y tickets anteriores, para que sean precisas y conformes a la política, con citas.
Sí. 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.
Sí. 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 ningún modelo.
Con tarifa plana y sin límites de tokens, cada ticket desviado y cada mensaje está incluido, así que, a medida que crece el volumen, el coste por interacción baja en lugar de subir.
Sí. Se ejecuta en una GPU dedicada o totalmente on-premise dentro de tu datacenter, la misma API y el mismo código, con datos que no salen de tu 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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