neomanex

Nuestra metodología

Los criterios ponderados, el proceso de verificación y lo que divulgamos detrás de cada veredicto de este sitio, además de un registro continuo de las decisiones en las que nos equivocamos.

¿Cómo evaluamos una herramienta de IA? La ponemos a trabajar en tareas reales de nuestra propia operación, la puntuamos con seis criterios ponderados, contrastamos cada afirmación del proveedor con una fuente primaria y revisamos el veredicto de forma periódica. No damos por buenos los benchmarks del proveedor, no hay colocación pagada y no soltamos un «depende» sin concretar.

En resumen. Los veredictos salen de pruebas prácticas puntuadas con seis criterios ponderados, verificadas contra fuentes primarias y revisadas de forma periódica. Cuando nos equivocamos en uno, lo decimos.

Cómo puntuamos una herramienta

Seis criterios, ponderados. Los pesos suman el 100 % y son los mismos para cada herramienta de una categoría. No reajustamos los pesos para favorecer a una preferida.

30 %

Rendimiento en el mundo real
Cómo se comporta la herramienta en tareas reales de nuestra propia operación, no en el dosier de benchmarks del proveedor. El factor de mayor peso.

20 %

Fiabilidad
¿Produce la misma calidad en ejecuciones repetidas? Contamos las ejecuciones fallidas, los bucles sin salida y las degradaciones silenciosas, no solo las demos en el mejor caso.

15 %

Transparencia de costes
El coste total del uso real, y si la página de precios dice la verdad. Los mínimos ocultos por usuario y los multiplicadores por tramo de tokens restan puntos.

15 %

Integración y encaje
Con qué limpieza encaja en un flujo de trabajo existente: calidad de la API, exportaciones y si encierra tus datos tras sus propios muros.

10 %

Documentación y soporte
¿Puedes desatascarte de verdad? Probamos la documentación usándola, y anotamos cuándo el soporte es un callejón sin salida.

10 %

Tratamiento de los datos
Adónde van tus datos, cuánto tiempo se conservan y si la herramienta se entrena con ellos. Las respuestas vagas aquí se tratan como un «no».

Cómo verificamos un veredicto

Un veredicto es una afirmación, así que arrastra una cadena de custodia, desde una prueba práctica hasta un rastro publicado y reverificable.

Paso 1

Primero, las manos en la herramienta
Usamos la herramienta en tareas reales antes de escribir una palabra. Un veredicto nunca se apoya en una nota de prensa ni en una lista de funciones.

Paso 2

Contrastar las afirmaciones
Cada cifra de precio, límite y capacidad se contrasta con una fuente primaria: la propia documentación del proveedor, su changelog o su página de precios, con la fecha en que la consultamos.

Paso 3

Puntuar con los criterios
La prueba y las fuentes alimentan los seis criterios ponderados de arriba. La puntuación es el veredicto; el razonamiento se publica con él.

Paso 4

Reverificar de forma programada
Los agentes releen cada perfil con una cadencia, los cambios importantes pasan por revisión humana y cada insignia de «verificado» enlaza con la comprobación que hay detrás.
Ver todo el proceso de verificación Explorar herramientas verificadas

Lo que divulgamos

La confianza solo vale lo que admitimos. Tres cosas que ponemos por escrito.

Construimos productos que compiten

Neomanex crea y vende productos de IA: ConvOps, Gnosari y otros. Cuando uno aparece en el directorio, se etiqueta como nuestro, se puntúa con los mismos seis criterios que todo lo demás y nunca se coloca por encima de un competidor que lo supere en los números.

Sin colocación pagada

Nadie puede comprar una ficha, un puesto más alto ni un veredicto más suave. No hay clasificaciones movidas por afiliación ni entradas patrocinadas en el directorio. Si eso cambia alguna vez, se divulgará antes que nada en esta página.

Dónde tenemos lagunas

A fecha de julio de 2026, algunos veredictos son más ligeros que otros. Las funciones de empresa encerradas tras una llamada de ventas, y las herramientas que aún no hemos usado en nuestra propia producción, llevan un veredicto provisional y lo dicen en el perfil. Preferimos señalar una afirmación sin probar antes que blanquearla y convertirla en una segura.

En qué nos equivocamos

Un veredicto declarado permanente es un veredicto a la espera de fallar. Guardamos los errores en público.

Veredicto cambiado · mayo de 2026

Recomendamos RAG en exceso para el análisis de documentos largos

Durante meses recomendamos un pipeline de recuperación (RAG) para el análisis de documentos largos, sin matices. Cuando Claude 4.6 Opus lanzó una ventana de contexto de 1 millón de tokens en mayo de 2026, repetimos nuestra comparación. Por debajo de unos 50 documentos, el análisis de una sola pasada superaba a la recuperación tanto en precisión como en coste de configuración. Habíamos estado diciéndole a la gente que montara y mantuviera una infraestructura de fragmentación que no necesitaba.

Lo que aprendimos: Acota un veredicto por la variable que de verdad lo decide. Ahora dividimos esta recomendación por el tamaño del corpus en lugar de dar una sola respuesta para todos los casos. Con menos de unos 50 documentos, ve a una sola pasada; con un corpus vivo y a gran volumen, mantén RAG.

Leer el cambio de veredicto completo

Preguntas sobre cómo trabajamos

Lo que la gente pregunta antes de fiarse de un veredicto.