Panel de preparación para LLM

Cada conversión viene con un panel compacto que deja el texto listo para un modelo — enteramente de forma local, con cero llamadas a IA.

Qué muestra

• Conteo de tokens con tiktoken (o200k_base, incorporado en la imagen — funciona sin conexión).
• Tokens y costo ahorrados por la anonimización, para que vea qué le aporta eliminar la PII.
• Estimación de costo por modelo en vivo — precios y ventanas de contexto traídos de OpenRouter (cientos de modelos, en caché), de modo que los números nunca quedan desactualizados.
• Ajuste a la ventana de contexto — de un vistazo, en qué modelos entra el documento.
• Fragmentación para RAG con un clic — divídalo en fragmentos solapados y acotados por tokens (semchunk), descargables como .jsonl.
• Detector de inyección de prompts — señala texto que intenta secuestrar un LLM posterior.

Simular el costo por modelo

El panel arranca sin modelos seleccionados — elija los que le interesan y Escriba estima el costo de enviar este documento exacto a cada uno, usando precios en vivo. Es la forma más rápida de responder “¿qué modelo debería usar y cuánto va a costar?” antes de gastar un centavo.

Fragmentación para RAG

Un clic divide el Markdown en fragmentos solapados y acotados por tokens, aptos para una canalización de recuperación, descargables como .jsonl. Útil cuando el documento es más grande que la ventana de contexto de su modelo objetivo.

Todo esto corre en su servidor. Sin claves de API, sin llamadas externas — solo cálculo local sobre el texto que convirtió.