Asistente de Revisión de Código
Detecta errores antes de que lleguen a producción
Revisa automáticamente los diffs de las pull requests en busca de errores, vulnerabilidades, problemas de rendimiento e infracciones de estilo antes de que intervengan los revisores humanos. Saca a la luz los problemas críticos que suelen escaparse en revisiones manuales bajo presión de tiempo.
Claude Sonnet 5.5
para 1M tokens al mes · 65% entrada / 35% salida
¿Por qué este modelo?
Para esta carga de trabajo —1M tokens al mes, un 65 % de entrada— cuesta unos 6,9 US$ al mes. GPT-6.1 Sol es más barato, con 4,8 US$, pero obtiene 1 puntos menos en nuestra escala editorial para este tipo de tarea. La estimación incluye su tokenizador, que convierte el mismo texto en alrededor de un 43 % más de tokens que el de OpenAI.
Modelos alternativos
Consejos de implementación
- 1
Envía solo el diff, no el archivo entero: añade el contexto circundante necesario (10-20 líneas) para entender la intención, pero evita inflar el prompt con código sin cambios que suma coste sin aportar valor.
- 2
Define una taxonomía de severidad en el prompt de sistema (Crítico/Alto/Medio/Bajo) e indica al modelo que informe solo de lo Crítico y lo Alto: así evitas la fatiga por alertas de estilo triviales.
- 3
Encadena la revisión con una segunda pasada que proponga correcciones concretas para cada hallazgo crítico: las sugerencias en línea cierran el círculo entre detectar y resolver.