Los modelos de IA detrás de Lumi
Lumi trabaja con los principales modelos de IA de Anthropic, OpenAI y Google. En lugar de enviar todas las solicitudes a un solo modelo, el enrutamiento inteligente elige el que mejor encaja con tu solicitud y con el estado actual de tu proyecto, reutilizando la caché del modelo siempre que sea posible. Así cada tarea va al modelo que mejor la hace y ahorras créditos de Chat.
Cómo funciona el enrutamiento inteligente
Entiende tu solicitud
Antes de cada respuesta, Lumi identifica lo que pides: un cambio rápido de texto o estilo, una función nueva, una refactorización grande o el plan de algo nuevo.
Elige el modelo adecuado
Según la tarea y el contexto actual, como imágenes adjuntas, el modo Plan o un problema que sigue sin resolverse, Lumi elige el modelo más adecuado para resolverla.
Reutiliza la caché del modelo
Cuando sigues trabajando en el mismo proyecto, Lumi intenta seguir con el modelo que ya tiene tu proyecto en caché, para no tener que leerlo todo de nuevo. Las respuestas llegan antes y consumen menos créditos de Chat. Si un modelo no está disponible, Lumi cambia automáticamente a uno de respaldo.
Modelos con los que trabaja Lumi
Actualizado en noviembre de 2026.
Anthropic
Claude Fable 5.1
El modelo más potente de Anthropic, pensado para el razonamiento más difícil y para tareas de programación largas y de varios pasos.
Claude Opus 5.5
Destaca en el trabajo de front-end complejo y en cambios de varios pasos en bases de código grandes.
Claude Sonnet 5.5
Equilibrado y fiable con las herramientas, ideal para funciones complejas y refactorizaciones amplias.
OpenAI
GPT-6 Astra
El modelo más potente de OpenAI, orientado al razonamiento profundo en problemas difíciles.
GPT-6.1 Sol
Fuerte en razonamiento, planificación y depuración difícil, por lo que encaja muy bien con el modo Plan.
GPT-6.1 Terra
Razonamiento rápido, con una ventana de contexto amplia y comprensión de imágenes.
Gemini 4 Argon
El modelo más potente de Google, con una ventana de contexto amplia y una gran comprensión multimodal.
Cómo se comparan los modelos
En qué destaca cada modelo. Todos pueden trabajar con unos 1 millón de tokens de contexto a la vez. Kimi K3.1 Pro y Gemini 4 Carbon aparecen solo como referencia.
| Modelo | Empresa | Destaca en | En Lumi |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | El razonamiento más difícil y la programación larga de varios pasos | Sí |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | Front-end complejo y bases de código grandes | Sí |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | Uso fiable de herramientas para funciones complejas y refactorizaciones | Sí |
| GPT-6 Astra | OpenAI | Razonamiento profundo en problemas difíciles | Sí |
| GPT-6.1 Sol | OpenAI | Planificación y depuración difícil | Sí |
| GPT-6.1 Terra | OpenAI | Razonamiento rápido y comprensión de imágenes | Sí |
| Gemini 4 Argon | Contexto largo y comprensión multimodal | Sí | |
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot AI | Modelo de pesos abiertos, fuerte en programación y modelado 3D | Como referencia |
| Gemini 4 Carbon | Tareas de larga duración y ciberseguridad, en lanzamiento gradual | Como referencia |
Preguntas frecuentes
¿Puedo elegir el modelo yo mismo?
No hace falta. Lumi elige automáticamente el modelo más adecuado para cada solicitud, así puedes centrarte en describir lo que quieres crear.
¿Qué modelo de IA es mejor para programar?
Depende de la tarea. Claude Opus 5.5 y Claude Fable 5.1 destacan en front-end y bases de código grandes, GPT-6.1 Sol en planificación y depuración, y Gemini 4 Argon en contexto largo e imágenes. En Lumi no tienes que elegir: el enrutamiento inteligente elige el modelo para cada solicitud.
¿Cómo ahorra Lumi mis créditos de Chat?
El consumo depende del modelo y del trabajo que requiere cada solicitud. Lumi reutiliza la caché del modelo siempre que puede, así que el contenido del proyecto que un modelo ya leyó no se vuelve a procesar y las solicitudes siguientes en el mismo proyecto consumen menos créditos.
¿Por qué Lumi no usa un solo modelo para todo?
Cada modelo tiene puntos fuertes distintos en programación, razonamiento, comprensión de imágenes y velocidad. Elegir el modelo según la tarea da mejores resultados que depender de uno solo.
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