u/KingCrimsonCL

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Llevo 1 semana aprendiendo y desarrollando está idea, este es el roadmap que hice con la IA antes de empezar a hacer cualquier código, en el camino fue cambiando por qué se añadieron y quitaron cosas, se optimizaron algunas tecnologías y de momento va súper bien, es un cliente para la api diseñado para el uso de agentes que le doy yo.

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Por cada fase hago una base de conocimiento que incluya todo el código hasta el momento y genera una pequeña auditoría de errores, seguridad y optimización.

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✅ COMPLETADO (Fase 0-13)

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Fase 0 → Base: DeepSeek API, config.yaml 4 niveles

Fase 1 → Token counter, cost tracker, usage tracker

Fase 2 → Chat engine + chat.py wrapper

Fase 3 → Model Router v2.2 (11 dimensiones)

Fase 4 → Web UI Gradio (ELIMINADO → Streamlit)

Fase 5 → Knowledge Base ChromaDB

Fase 6 → 5 agentes IA (Ogma-dai, Watson, Thoth, Hefesto, Merkur)

Fase 7 → Tool system (web_search, parse_link, calculate, file_ops, shell)

Fase 8 → Drive backup 30min

Fase 9 → Embeddings E5-large GPU (1024d, ~1.1GB VRAM)

Fase 10 → Context compactor (78% umbral)

Fase 11 → Thinking mode DeepSeek V4

Fase 12 → Web UI Streamlit v2.0.15b

📋 Copy, ⏹ Stop, 🔄 Regenerate, burbujas profesionales

Fase 13 → Auditoría v1.0: 16 correcciones aplicadas

13a → Tool loop unificado chat.py/chat_engine.py

13b → DSML filter 12 patrones (incluye HTML entities)

13c → _msg_to_dict() model_dump() nativo ← RECIÉN COMPLETADO

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🟡 Fase 14 — UX Chat Profesional (EN PROGRESO)

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[✅] 14a Stop Generation — ⏹ botón durante streaming

[✅] 14b Regenerate — 🔄 botón debajo del input

[✅] 14c Copy Message — 📋 botón en cada burbuja

[ ] 14d Streaming real — token-by-token (hoy: chunks de 15)

[ ] 14e Tool calls colapsables — mostrar en UI

[ ] 14f Sidebar de sesiones — lista con búsqueda

[ ] 14g Edit message & resubmit — forkear conversación

[ ] 14h Context transparency — "usando últimos N mensajes"

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🔴 Fase 15 — Compañeros Animados (pez/mariposa/pelota)

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[ ] CSS animations + canvas

[ ] Reaccionan al estado (pensando, idle, error)

[ ] Integración en Web UI Streamlit

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🟡 Fase 16 — Dashboard Taller BI

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[ ] Métricas en tiempo real

[ ] Gráficos de uso/costos

[ ] Export CSV

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🟡 Fase 17 — Drive Bidireccional

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[ ] Sync incremental

[ ] Detección de cambios remotos

[ ] Resolución de conflictos

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🟡 Fase 18 — YouTube + Whisper

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[ ] Extraer transcripciones

[ ] Indexar en KB

[ ] Búsqueda semántica sobre videos

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🟡 Fase 19 — Optimización Retrieval

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[ ] Query rewriting

[ ] Reranking

[ ] HyDE (Hypothetical Document Embeddings)

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🟢 Fase 20 — Ollama Fallback

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[ ] Modelo local offline

[ ] Failover automático sin API

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🟢 Fase 21 — Servidor Linux Headless

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[ ] Systemd service

[ ] Nginx reverse proxy

[ ] HTTPS + autenticación

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🟢 Fase 22 — Android App

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[ ] WebView wrapper

[ ] Notificaciones push

[ ] Voz a texto

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🟢 Fase 23 — OCR + Fotos de Placas

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[ ] Tesseract/TrOCR

[ ] Extraer números de serie

[ ] Indexar en Watson KB

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🟢 Fase 24 — FastAPI + Web App Propia

────────────────────────────────────────────────────────

[ ] API REST

[ ] Frontend independiente de Streamlit

[ ] Multi-usuario

Gemini me gustaba. Con el último update lo rompieron. Armé esto con DeepSeek API + Chatbox y no vuelvo más.

\*(Lo escribí con este mismo setup, camino al trabajo sin un límite invisible más que mis tokens.)\*

Puedo ayudar a alguien si tiene alguna duda.

\---

Durante meses Gemini Pro fue mi herramienta principal más de un año. Le tenía cariño. Tres Gems armados, flujo estable, todo bien. Incluso consideré pasarme a Ultra.

Entonces llegó la actualización.

No fue un downgrade: fue una lobotomía. Límites nuevos que te cortaban a media sesión. Respuestas que antes eran precisas y ahora esquivaban la pregunta. Y lo peor para mí: la interpretación de archivos técnicos —datasheets, esquemáticos, PDFs— pasó de funcional a inservible.

Pagaba $20 por un modelo que ya no me servía. Y la alternativa era pagar \*más\* por Ultra sin ninguna garantía de que no le hicieran lo mismo en seis meses.

Ahí solté. Y armé otra cosa.

\---

\## Con $5 en la API de DeepSeek + Chatbox Pro recuperé el control

El setup es ridículamente simple:

\- \*\*\[DeepSeek API\](https://platform.deepseek.com/)\\\*\\\*: metes $5 una vez, generas tu key. Sin suscripción, sin cobros automáticos. Llevo más de un mes y no gasté ni la mitad del saldo.

\- \*\*\[Chatbox\](https://chatboxai.app/en)\\\*\\\*: la app donde vive todo. Plan \*\*gratis\*\* si quieres probar, \*\*Lite\*\* por \~$4, o \*\*Pro\*\* por $20 (lo que ya gastaba en Gemini).

Mis $20 de siempre + $5 una sola vez. Mismo gasto mensual, control total.

\*\*¿Cuántos tokens? ≈120 millones al mes.\*\* 107M vía Chatbox Pro + unos 10M extra de la API. Y como los cache hits en DeepSeek cuestan centésimas de centavo, el rendimiento real es todavía mayor.

\---

\## Donde esto explotó de verdad: las reparaciones

Soy técnico en electrónica. Reparo placas de notebook. Y aquí es donde Gemini —incluso en su mejor momento— nunca me dio lo que este setup me da ahora.

Le cargué a un agente todo: datasheets de componentes, esquemáticos de motherboards, documentación de BIOS, y crucé varios libros universitarios y de cursos de electrónica que fui acumulando con los años. Microelectrónica, diseño de circuitos, fundamentos de comunicación entre chips. Todo junto.

El resultado es que \*\*ya no es como preguntarle a un chatbot. Es como conversar con un colega que sabe muchísimo\*\*, que leyó los mismos libros que tú, y que puede ayudarte con ideas sobre cómo revisar una placa o qué deberías esperar en una línea de comunicación. No te da la respuesta genérica de manual. Te dice: \*"por cómo está diseñado este bus, si el pull-up está débil vas a ver esto en el osciloscopio"\*.

Ejemplo que me pasó hace poco: placa con falla de backlight. Pregunto. El agente cruza el datasheet del controlador del panel LED, el esquemático de esa motherboard, y los fundamentos de fuentes conmutadas que están en los libros que le cargué:

\> \*"Pin 14: esperas entre 12 y 19 voltios. Si tienes menos de 8, el problema está antes del boost converter, no en el panel. Revisa el inductor y el capacitor de salida."\*

Ese nivel de precisión, anclado a \*\*mis\*\* documentos y \*\*mis\*\* libros, ni Gemini ni ninguna suscripción genérica me lo dio jamás. Porque ningún modelo de propósito general conoce \*mis\* esquemáticos ni estudió de \*mis\* libros de electrónica. Pero mi agente sí.

Tengo otros dos agentes (vida diaria y guiones de YouTube), pero el salto más grande fue en el taller. En el día a día también se nota: menos fricción, cero evasivas, cero filtros que aparecen de la nada.

\---

\## Cómo logré que casi no alucine

Dos herramientas, las mismas que puedes usar con cualquier plan:

\*\*Knowledge base (base de conocimiento):\*\* cargas tus PDFs, DOCs, código, manuales, y el agente los consulta \*\*antes\*\* de responder. Si la respuesta está en tus archivos, no inventa. Si no está, ahí recién busca en internet. Así de simple. Mis alucinaciones en temas técnicos bajaron drásticamente desde que armé esto. Y la calidad de las respuestas subió a un nivel que no esperaba: el cruce entre libros universitarios, cursos y documentación técnica produce un razonamiento que ningún modelo entrenado genéricamente puede replicar.

\*\*Web search:\*\* según tu plan:

\- \*\*Chatbox Pro\*\* ($20): integrado. Ícono del globo, busca en tiempo real, sin configurar nada.

\- \*\*Gratis o Lite\*\* ($0-$4): conectas una API externa como \*\*Bing Search\*\* (tier gratuito, 1,000 consultas/mes), Serper o Brave Search. No lo probé personalmente pero está documentado y funciona.

Arranca con 2 o 3 archivos clave. No necesitas 50. Carga lo importante, prueba, siente la diferencia. Después escalas.

\---

\## Comparación sincera

| | Gemini Pro | Este setup |

|---|---|---|

| Límites | Te caen encima sin aviso | Los defines tú |

| Estabilidad | Rota con cada update | Consistente |

| Archivos técnicos | Degradado | Sólido, incluso escaneados |

| Alucinaciones en mi dominio | Sin control real | Mínimas con knowledge base |

| Razonamiento con fuentes propias | ❌ | ✅ Cruza libros + datasheets + esquemáticos |

| Multimodal / ecosistema Google | ✅ | ❌ |

Si tu día a día es generación de imágenes, video o integración con Google Drive, Gemini sigue siendo tu opción. Esto no es religión.

Pero si trabajas con documentos propios y necesitas precisión técnica sin sorpresas, esta combinación está a otro nivel.

\---

\## En 5 minutos lo tienes andando

1. \[platform.deepseek.com\](https://platform.deepseek.com/) → regístrate → Top Up ($5)

2. API Keys → genera tu key

3. Baja \[Chatbox\](https://chatboxai.app/en) (Win, Mac, Linux, iOS, Android)

4. Settings → Model Providers → Agregar → OpenAI API → URL: \`https://api.deepseek.com\\\`

5. Crea tus agentes, sube archivos, activa web search

6. Nada más.

\---

Cambié un modelo que me gustaba y que rompieron por algo que controlo yo. Mismo presupuesto mensual. Mejor resultado.

Si a alguien más le pasó lo de Gemini —o ChatGPT, o Claude— y armó algo por su cuenta, me interesa. Sobre todo si tienen agentes con knowledge base. ¿Cuánto les duró el saldo de la API? ¿Probaron las APIs de búsqueda externas? ¿Alguien más cruzó libros universitarios con documentación técnica? Tiren data.

Gemini me gustaba. Con el último update lo rompieron. Armé esto con DeepSeek API + Chatbox y no vuelvo más.

*(Lo escribí con este mismo setup, camino al trabajo sin un límite invisible más que mis tokens.)*

Puedo ayudar a alguien si tiene alguna duda.

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Durante meses Gemini Advanced fue mi herramienta principal. Le tenía cariño. Tres Gems armados, flujo estable, todo bien. Incluso consideré pasarme a Ultra.

Entonces llegó la actualización.

No fue un downgrade: fue una lobotomía. Límites nuevos que te cortaban a media sesión. Respuestas que antes eran precisas y ahora esquivaban la pregunta. Y lo peor para mí: la interpretación de archivos técnicos —datasheets, esquemáticos, PDFs— pasó de funcional a inservible.

Pagaba $20 por un modelo que ya no me servía. Y la alternativa era pagar *más* por Ultra sin ninguna garantía de que no le hicieran lo mismo en seis meses.

Ahí solté. Y armé otra cosa.

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## Con $5 en la API de DeepSeek + Chatbox Pro recuperé el control

El setup es ridículamente simple:

- **[DeepSeek API](https://platform.deepseek.com/)\*\*: metes $5 una vez, generas tu key. Sin suscripción, sin cobros automáticos. Llevo más de un mes y no gasté ni la mitad del saldo.

- **[Chatbox](https://chatboxai.app/en)\*\*: la app donde vive todo. Plan **gratis** si quieres probar, **Lite** por ~$4, o **Pro** por $20 (lo que ya gastaba en Gemini).

Mis $20 de siempre + $5 una sola vez. Mismo gasto mensual, control total.

**¿Cuántos tokens? ≈120 millones al mes.** 107M vía Chatbox Pro + unos 10M extra de la API. Y como los cache hits en DeepSeek cuestan centésimas de centavo, el rendimiento real es todavía mayor.

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## Donde esto explotó de verdad: las reparaciones

Soy técnico en electrónica. Reparo placas de notebook. Y aquí es donde Gemini —incluso en su mejor momento— nunca me dio lo que este setup me da ahora.

Le cargué a un agente todo: datasheets de componentes, esquemáticos de motherboards, documentación de BIOS, y crucé varios libros universitarios y de cursos de electrónica que fui acumulando con los años. Microelectrónica, diseño de circuitos, fundamentos de comunicación entre chips. Todo junto.

El resultado es que **ya no es como preguntarle a un chatbot. Es como conversar con un colega que sabe muchísimo**, que leyó los mismos libros que tú, y que puede ayudarte con ideas sobre cómo revisar una placa o qué deberías esperar en una línea de comunicación. No te da la respuesta genérica de manual. Te dice: *"por cómo está diseñado este bus, si el pull-up está débil vas a ver esto en el osciloscopio"*.

Ejemplo que me pasó hace poco: placa con falla de backlight. Pregunto. El agente cruza el datasheet del controlador LED, el esquemático de esa motherboard, y los fundamentos de fuentes conmutadas que están en los libros que le cargué:

> *"Pin 14: esperas entre 12 y 19 voltios. Si tienes menos de 8, el problema está antes del boost converter, no en el panel. Revisa el inductor y el capacitor de salida."*

Ese nivel de precisión, anclado a **mis** documentos y **mis** libros, ni Gemini ni ninguna suscripción genérica me lo dio jamás. Porque ningún modelo de propósito general conoce *mis* esquemáticos ni estudió de *mis* libros de electrónica. Pero mi agente sí.

Tengo otros dos agentes (vida diaria y guiones de YouTube), pero el salto más grande fue en el taller. En el día a día también se nota: menos fricción, cero evasivas, cero filtros que aparecen de la nada.

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## Cómo logré que casi no alucine

Dos herramientas, las mismas que puedes usar con cualquier plan:

**Knowledge base (base de conocimiento):** cargas tus PDFs, DOCs, código, manuales, y el agente los consulta **antes** de responder. Si la respuesta está en tus archivos, no inventa. Si no está, ahí recién busca en internet. Así de simple. Mis alucinaciones en temas técnicos bajaron drásticamente desde que armé esto. Y la calidad de las respuestas subió a un nivel que no esperaba: el cruce entre libros universitarios, cursos y documentación técnica produce un razonamiento que ningún modelo entrenado genéricamente puede replicar.

**Web search:** según tu plan:

- **Chatbox Pro** ($20): integrado. Ícono del globo, busca en tiempo real, sin configurar nada.

- **Gratis o Lite** ($0-$4): conectas una API externa como **Bing Search** (tier gratuito, 1,000 consultas/mes), Serper o Brave Search. No lo probé personalmente pero está documentado y funciona.

Arranca con 2 o 3 archivos clave. No necesitas 50. Carga lo importante, prueba, siente la diferencia. Después escalas.

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## Comparación sincera

| | Gemini Advanced | Este setup |

|---|---|---|

| Límites | Te caen encima sin aviso | Los defines tú |

| Estabilidad | Rota con cada update | Consistente |

| Archivos técnicos | Degradado | Sólido, incluso escaneados |

| Alucinaciones en mi dominio | Sin control real | Mínimas con knowledge base |

| Razonamiento con fuentes propias | ❌ | ✅ Cruza libros + datasheets + esquemáticos |

| Multimodal / ecosistema Google | ✅ | ❌ |

Si tu día a día es generación de imágenes, video o integración con Google Drive, Gemini sigue siendo tu opción. Esto no es religión.

Pero si trabajas con documentos propios y necesitas precisión técnica sin sorpresas, esta combinación está a otro nivel.

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## En 5 minutos lo tienes andando

1. [platform.deepseek.com](https://platform.deepseek.com/) → regístrate → Top Up ($5)

2. API Keys → genera tu key

3. Baja [Chatbox](https://chatboxai.app/en) (Win, Mac, Linux, iOS, Android)

4. Settings → Model Providers → Agregar → OpenAI API → URL: `https://api.deepseek.com\`

5. Crea tus agentes, sube archivos, activa web search

6. Nada más.

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Cambié un modelo que me gustaba y que rompieron por algo que controlo yo. Mismo presupuesto mensual. Mejor resultado.

Si a alguien más le pasó lo de Gemini —o ChatGPT, o Claude— y armó algo por su cuenta, me interesa. Sobre todo si tienen agentes con knowledge base. ¿Cuánto les duró el saldo de la API? ¿Probaron las APIs de búsqueda externas? ¿Alguien más cruzó libros universitarios con documentación técnica? Tiren data.