Asistente de Investigación
Resume artículos y extrae hallazgos clave
Procesa artículos académicos, informes sectoriales o documentación técnica y extrae hipótesis, metodologías, hallazgos y limitaciones en un formato estructurado, permitiendo a los investigadores procesar diez veces más literatura en el mismo tiempo.
GPT-6.1 Sol
para 2M tokens al mes · 80% entrada / 20% salida
¿Por qué este modelo?
Para esta carga de trabajo —2M tokens al mes, un 80 % de entrada— cuesta unos 7,2 US$ al mes, lo más bajo entre los modelos sugeridos aquí. Su ventana de contexto de 1M tokens admite entradas largas en una sola llamada, algo importante para este tipo de trabajo.
Modelos alternativos
Consejos de implementación
- 1
Usa un esquema de extracción estandarizado para cada artículo: planteamiento del problema, metodología, resultados clave (con cifras), limitaciones y trabajos relacionados. Así construyes una base de datos de investigación legible por máquina, no solo resúmenes.
- 2
Encadena la extracción con un paso de comparación: tras procesar un lote, pide al modelo que identifique consensos, contradicciones y preguntas abiertas en todo el conjunto. Ahí está el valor real de la investigación.
- 3
Marca los artículos donde la confianza de extracción sea baja (metodologías ambiguas, preprints sin resultados claros) y priorízalos para revisión humana en lugar de confiar ciegamente en la extracción.