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Programar con IA: qué modelo usar, contexto, agentes en CI y costo
Mide el costo por tarea de código y revisa lo que el agente escribe
Los datos, hoy
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El contexto
Elegir un modelo para programar ya no se reduce a autocompletar líneas. Los agentes leen el repositorio, proponen cambios en varios archivos, ejecutan pruebas y abren pull requests. Eso vuelve relevantes cosas que antes no importaban: cuánto contexto necesitan para entender tu código, cuántos tokens consume una tarea completa con todas sus iteraciones y qué pasa cuando el agente corre sin supervisión dentro de tu pipeline de CI.
Como punto de partida usamos el índice de programación de LLM Stats y los precios oficiales de cada proveedor. Pero el número que te interesa es otro: el costo por tarea terminada y aceptada en tu repositorio, contando reintentos. Y ninguna métrica sustituye la revisión: el código generado pasa por pruebas, análisis estático y una persona antes de fusionarse, igual que el de cualquier colaborador que acaba de llegar al equipo.
Qué decidir
- 1
¿Qué modelo uso para programar?
Filtra por el índice de programación y elige tres candidatos con precios distintos. Dales las mismas diez tareas reales de tu backlog, con criterios de aceptación claros, y mide cuántas completan sin intervención, cuántas iteraciones necesitan y cuántos tokens consumen en total. Decide por costo por tarea aceptada.
- 2
¿Cuánto contexto necesito para un repositorio grande?
Menos del que parece: los buenos agentes buscan y leen solo los archivos relevantes. Mide los tokens de entrada reales por tarea en tus pruebas. Si el agente depende de cargar módulos enteros, una ventana mayor ayuda, pero antes revisa si un mapa del repositorio o documentación interna resuelve lo mismo.
- 3
¿Conviene ejecutar agentes en CI?
Sí, para tareas acotadas: corregir lint, actualizar dependencias, escribir pruebas faltantes o revisar PRs. Dale un token con permisos mínimos, sin acceso a secretos de producción, y limita tiempo y tokens por ejecución. Mide PRs aceptados frente a descartados y el costo de cada ejecución.
- 4
¿Cómo calculo el costo por tarea?
Registra los tokens de entrada y salida de cada paso del agente, no solo de la primera llamada. Una tarea puede requerir decenas de llamadas con un contexto que crece en cada una. Suma, multiplica por precios oficiales y divide entre tareas aceptadas; las rechazadas también cuestan.
- 5
¿Cómo reviso la seguridad del código generado?
Trátalo como código de un colaborador externo: análisis estático, escaneo de dependencias y secretos, pruebas obligatorias y revisión humana del diff. Presta atención a las dependencias nuevas que sugiere el modelo, porque pueden no existir o ser maliciosas. Registra qué hallazgos se repiten con más frecuencia.
Errores comunes
- Elegir el modelo por su precio por token sin medir cuántas llamadas necesita cada tarea.
- Dar al agente en CI credenciales con permisos de escritura sobre producción.
- Fusionar código generado porque las pruebas pasan, sin que nadie lea el diff.
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